Hugging Face 的 LOGO

Transformers 文档

BertGeneration

Hugging Face's logo
加入 Hugging Face 社区

并获得增强的文档体验

开始使用

BertGeneration

PyTorch

概述

BertGeneration 模型是 BERT 模型，可用于序列到序列任务，使用 EncoderDecoderModel，如 Sascha Rothe、Shashi Narayan、Aliaksei Severyn 在 Leveraging Pre-trained Checkpoints for Sequence Generation Tasks 中提出的。

论文摘要如下：

大型神经网络模型的无监督预训练最近彻底改变了自然语言处理。通过从公开的预训练检查点开始，NLP 从业者在多个基准测试中推动了最先进的水平，同时节省了大量的计算时间。到目前为止，重点主要放在自然语言理解任务上。在本文中，我们展示了预训练检查点在序列生成方面的有效性。我们开发了一个基于 Transformer 的序列到序列模型，该模型与公开可用的预训练 BERT、GPT-2 和 RoBERTa 检查点兼容，并对使用这些检查点初始化编码器和解码器模型的效用进行了广泛的实证研究。我们的模型在机器翻译、文本摘要、句子拆分和句子合并方面取得了新的最先进成果。

此模型由 patrickvonplaten 贡献。原始代码可在 此处 找到。

用法示例和提示

该模型可以与 EncoderDecoderModel 结合使用，以利用两个预训练的 BERT 检查点进行后续微调

>>> # leverage checkpoints for Bert2Bert model...
>>> # use BERT's cls token as BOS token and sep token as EOS token
>>> encoder = BertGenerationEncoder.from_pretrained("google-bert/bert-large-uncased", bos_token_id=101, eos_token_id=102)
>>> # add cross attention layers and use BERT's cls token as BOS token and sep token as EOS token
>>> decoder = BertGenerationDecoder.from_pretrained(
...     "google-bert/bert-large-uncased", add_cross_attention=True, is_decoder=True, bos_token_id=101, eos_token_id=102
... )
>>> bert2bert = EncoderDecoderModel(encoder=encoder, decoder=decoder)

>>> # create tokenizer...
>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-large-uncased")

>>> input_ids = tokenizer(
...     "This is a long article to summarize", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... ).input_ids
>>> labels = tokenizer("This is a short summary", return_tensors="pt").input_ids

>>> # train...
>>> loss = bert2bert(input_ids=input_ids, decoder_input_ids=labels, labels=labels).loss
>>> loss.backward()

预训练的 EncoderDecoderModel 也可在模型中心直接获取，例如

>>> # instantiate sentence fusion model
>>> sentence_fuser = EncoderDecoderModel.from_pretrained("google/roberta2roberta_L-24_discofuse")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/roberta2roberta_L-24_discofuse")

>>> input_ids = tokenizer(
...     "This is the first sentence. This is the second sentence.", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... ).input_ids

>>> outputs = sentence_fuser.generate(input_ids)

>>> print(tokenizer.decode(outputs[0]))

技巧

  • BertGenerationEncoder 和 BertGenerationDecoder 应与 EncoderDecoder 结合使用。
  • 对于摘要、句子拆分、句子合并和翻译，输入不需要特殊标记。因此，不应在输入末尾添加 EOS 标记。

BertGenerationConfig

类 transformers.BertGenerationConfig

< >

( vocab_size = 50358 hidden_size = 1024 num_hidden_layers = 24 num_attention_heads = 16 intermediate_size = 4096 hidden_act = 'gelu' hidden_dropout_prob = 0.1 attention_probs_dropout_prob = 0.1 max_position_embeddings = 512 initializer_range = 0.02 layer_norm_eps = 1e-12 pad_token_id = 0 bos_token_id = 2 eos_token_id = 1 position_embedding_type = 'absolute' use_cache = True **kwargs )

参数

  • vocab_size (int, 可选, 默认为 50358) — BERT 模型的词汇表大小。定义了调用 BertGeneration 时传入的 inputs_ids 可以表示的不同标记的数量。
  • hidden_size (int, 可选, 默认为 1024) — 编码器层和池化层维度。
  • num_hidden_layers (int, 可选, 默认为 24) — Transformer 编码器中的隐藏层数量。
  • num_attention_heads (int, 可选, 默认为 16) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数量。
  • intermediate_size (int, 可选, 默认为 4096) — Transformer 编码器中“中间”（通常称为前馈）层的维度。
  • hidden_act (str 或 function, 可选, 默认为 "gelu") — 编码器和池化器中的非线性激活函数（函数或字符串）。如果为字符串，则支持 "gelu"、"relu"、"silu" 和 "gelu_new"。
  • hidden_dropout_prob (float, 可选, 默认为 0.1) — 嵌入、编码器和池化器中所有全连接层的 dropout 概率。
  • attention_probs_dropout_prob (float, 可选, 默认为 0.1) — 注意力概率的 dropout 比率。
  • max_position_embeddings (int, 可选, 默认为 512) — 此模型可能使用的最大序列长度。通常为了以防万一会设置一个较大的值（例如 512 或 1024 或 2048）。
  • initializer_range (float, 可选, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。
  • layer_norm_eps (float, 可选, 默认为 1e-12) — 层归一化层使用的 epsilon。
  • pad_token_id (int, 可选, 默认为 0) — 填充标记 id。
  • bos_token_id (int, 可选, 默认为 2) — 流开始标记 id。
  • eos_token_id (int, 可选, 默认为 1) — 流结束标记 id。
  • position_embedding_type (str, 可选, 默认为 "absolute") — 位置嵌入类型。选择 "absolute"、"relative_key"、"relative_key_query" 之一。对于位置嵌入，请使用 "absolute"。有关 "relative_key" 的更多信息，请参阅 Self-Attention with Relative Position Representations (Shaw et al.)。有关 "relative_key_query" 的更多信息，请参阅 Improve Transformer Models with Better Relative Position Embeddings (Huang et al.) 中的方法 4。
  • use_cache (bool, 可选, 默认为 True) — 模型是否应返回最后一个 key/values 注意力（并非所有模型都使用）。仅当 config.is_decoder=True 时相关。

这是用于存储 BertGenerationPreTrainedModel 配置的配置类。它用于根据指定参数实例化 BertGeneration 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 BertGeneration google/bert_for_seq_generation_L-24_bbc_encoder 架构类似的配置。

配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请阅读 PretrainedConfig 的文档。

示例

>>> from transformers import BertGenerationConfig, BertGenerationEncoder

>>> # Initializing a BertGeneration config
>>> configuration = BertGenerationConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the config
>>> model = BertGenerationEncoder(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

BertGenerationTokenizer

类 transformers.BertGenerationTokenizer

< >

( vocab_file bos_token = '<s>' eos_token = '</s>' unk_token = '<unk>' pad_token = '<pad>' sep_token = '<::::>' sp_model_kwargs: typing.Optional[dict[str, typing.Any]] = None **kwargs )

参数

  • vocab_file (str) — SentencePiece 文件（通常具有 _ _ 文件扩展名），其中包含实例化分词器所需的词汇。
  • bos_token (str, 可选, 默认为 "<s>") — 序列开始标记。
  • eos_token (str, 可选, 默认为 "</s>") — 序列结束标记。
  • unk_token (str, 可选, 默认为 "<unk>") — 未知标记。不在词汇表中的标记不能转换为 ID，并被设置为此标记。
  • pad_token (str, 可选, 默认为 "<pad>") — 用于填充的标记，例如在对不同长度的序列进行批处理时。
  • sep_token (str, 可选, 默认为 "< --:::>")：分隔符标记，用于从多个序列构建序列时，例如用于序列分类的两个序列，或用于问答的文本和问题。它也用作使用特殊标记构建的序列的最后一个标记。
  • sp_model_kwargs (dict, 可选) — 将传递给 SentencePieceProcessor.__init__() 方法。 SentencePiece 的 Python 包装器 可用于设置，其中包括：

    • enable_sampling: 启用子词正则化。

    • nbest_size: Unigram 的采样参数。对于 BPE-Dropout 无效。

      • nbest_size = {0,1}: 不执行采样。
      • nbest_size > 1: 从 nbest_size 结果中采样。
      • nbest_size < 0: 假设 nbest_size 是无限的，并使用前向过滤和后向采样算法从所有假设（格）中采样。

    • alpha: Unigram 采样的平滑参数，以及 BPE-dropout 的合并操作的 dropout 概率。

构建一个 BertGeneration 分词器。基于 SentencePiece。

此分词器继承自 PreTrainedTokenizer，其中包含大部分主要方法。用户应参考此超类以获取有关这些方法的更多信息。

save_vocabulary

< >

( save_directory: str filename_prefix: typing.Optional[str] = None )

BertGenerationEncoder

class transformers.BertGenerationEncoder

< >

( config )

参数

  • config (BertGenerationEncoder) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

裸 BertGeneration 模型转换器，输出原始隐藏状态，顶部没有任何特定头。

此模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头等）

此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None past_key_values: typing.Optional[tuple[tuple[torch.FloatTensor]]] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None **kwargs ) → transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_ids (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.Tensor, 可选) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下会忽略填充。

    可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.Tensor, 可选) — 避免对填充标记索引执行注意力操作的掩码。掩码值选择在 [0, 1] 中：

    • 1 表示未遮蔽的标记，
    • 0 表示已遮蔽的标记。

    什么是注意力掩码？

  • position_ids (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.Tensor, 可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选择范围为 [0, config.n_positions - 1]。

    什么是位置 ID？

  • head_mask (形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads) 的 torch.Tensor, 可选) — 用于使自注意力模块的选定头无效的掩码。掩码值选择在 [0, 1] 中：

    • 1 表示头部未遮蔽，
    • 0 表示头部已遮蔽。
  • inputs_embeds (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.Tensor, 可选) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示而不是传递 input_ids。如果您想对如何将 input_ids 索引转换为相关向量有更多的控制，而不是模型内部的嵌入查找矩阵，这会很有用。
  • encoder_hidden_states (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.Tensor, 可选) — 编码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果模型配置为解码器，则用于交叉注意力。
  • encoder_attention_mask (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.Tensor, 可选) — 避免对编码器输入中的填充标记索引执行注意力操作的掩码。如果模型配置为解码器，则此掩码用于交叉注意力。掩码值选择在 [0, 1] 中：

    • 1 表示未遮蔽的标记，
    • 0 表示已遮蔽的标记。
  • past_key_values (tuple[tuple[torch.FloatTensor]], 可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包括模型在解码上一阶段返回的 past_key_values，当 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时。

    允许两种格式：

    • Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
    • 长度为 config.n_layers 的 tuple(torch.FloatTensor) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量。这也被称为旧版缓存格式。

    模型将输出与作为输入提供的缓存格式相同的缓存格式。如果未传递 past_key_values，将返回旧版缓存格式。

    如果使用 past_key_values，用户可以选择仅输入形状为 (batch_size, 1) 的最后一个 input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的）而不是形状为 (batch_size, sequence_length) 的所有 input_ids。

  • use_cache (bool, 可选) — 如果设置为 True，将返回 past_key_values 键值状态，可用于加速解码（参见 past_key_values）。
  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参见返回张量下的 attentions。
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参见返回张量下的 hidden_states。
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是纯元组。

返回

transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含根据配置 (BertGenerationConfig) 和输入的不同元素。

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor, 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。

    如果使用了 past_key_values，则只输出形状为 (batch_size, 1, hidden_size) 的序列的最后一个隐藏状态。

  • past_key_values (Cache, 可选, 当 use_cache=True 传递或当 config.use_cache=True 时返回) — 它是一个 Cache 实例。有关更多详细信息，请参阅我们的 kv 缓存指南。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，如果 config.is_encoder_decoder=True，则可选地包含交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见 past_key_values 输入）。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 output_hidden_states=True 传递或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 元组（如果模型有嵌入层，则为一个用于嵌入层输出，加上每个层输出一个）形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 output_attentions=True 传递或当 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 元组（每个层一个）形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 output_attentions=True 和 config.add_cross_attention=True 传递或当 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 元组（每个层一个）形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均。

BertGenerationEncoder forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传播的配方需要在该函数中定义，但在此之后应该调用 Module 实例，而不是该函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

BertGenerationDecoder

class transformers.BertGenerationDecoder

< >

( config )

参数

  • config (BertGenerationDecoder) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

BertGeneration 模型，顶部带有 语言建模 头，用于 CLM 微调。

此模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头等）

此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None past_key_values: typing.Optional[tuple[tuple[torch.FloatTensor]]] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None **kwargs ) → transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_ids (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.Tensor, 可选) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下会忽略填充。

    可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.Tensor, 可选) — 避免对填充标记索引执行注意力操作的掩码。掩码值选择在 [0, 1] 中：

    • 1 表示未遮蔽的标记，
    • 0 表示已遮蔽的标记。

    什么是注意力掩码？

  • position_ids (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.Tensor, 可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选择范围为 [0, config.n_positions - 1]。

    什么是位置 ID？

  • head_mask (形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads) 的 torch.Tensor, 可选) — 用于使自注意力模块的选定头无效的掩码。掩码值选择在 [0, 1] 中：

    • 1 表示头部未遮蔽，
    • 0 表示头部已遮蔽。
  • inputs_embeds (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.Tensor, 可选) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示而不是传递 input_ids。如果您想对如何将 input_ids 索引转换为相关向量有更多的控制，而不是模型内部的嵌入查找矩阵，这会很有用。
  • encoder_hidden_states (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.Tensor, 可选) — 编码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果模型配置为解码器，则用于交叉注意力。
  • encoder_attention_mask (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.Tensor, 可选) — 避免对编码器输入中的填充标记索引执行注意力操作的掩码。如果模型配置为解码器，则此掩码用于交叉注意力。掩码值选择在 [0, 1] 中：

    • 1 表示未遮蔽的标记，
    • 0 表示已遮蔽的标记。
  • labels (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.LongTensor, 可选) — 用于计算从左到右语言建模损失（下一个单词预测）的标签。索引应在 [-100, 0, ..., config.vocab_size] 范围内（参见 input_ids 文档字符串）。索引设置为 -100 的标记将被忽略（遮蔽），损失仅针对标签在 [0, ..., config.vocab_size] 范围内的标记计算。
  • past_key_values (tuple[tuple[torch.FloatTensor]], 可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包括模型在解码上一阶段返回的 past_key_values，当 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时。

    允许两种格式：

    • Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
    • 长度为 config.n_layers 的 tuple(torch.FloatTensor) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量。这也被称为旧版缓存格式。

    模型将输出与作为输入提供的缓存格式相同的缓存格式。如果未传递 past_key_values，将返回旧版缓存格式。

    如果使用 past_key_values，用户可以选择仅输入形状为 (batch_size, 1) 的最后一个 input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的）而不是形状为 (batch_size, sequence_length) 的所有 input_ids。

  • use_cache (bool, 可选) — 如果设置为 True，将返回 past_key_values 键值状态，可用于加速解码（参见 past_key_values）。
  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参见返回张量下的 attentions。
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参见返回张量下的 hidden_states。
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是纯元组。

返回

transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含根据配置 (BertGenerationConfig) 和输入的不同元素。

  • loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。

  • logits (形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size) 的 torch.FloatTensor) — 语言建模头部的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 output_hidden_states=True 传递或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 元组（如果模型有嵌入层，则为一个用于嵌入层输出，加上每个层输出一个）形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 output_attentions=True 传递或当 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 元组（每个层一个）形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 output_attentions=True 传递或当 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 元组（每个层一个）形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 后的交叉注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均。

  • past_key_values (Cache, 可选, 当 use_cache=True 传递或当 config.use_cache=True 时返回) — 它是一个 Cache 实例。有关更多详细信息，请参阅我们的 kv 缓存指南。

    包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

BertGenerationDecoder forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传播的配方需要在该函数中定义，但在此之后应该调用 Module 实例，而不是该函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

示例

>>> from transformers import AutoTokenizer, BertGenerationDecoder, BertGenerationConfig
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bert_for_seq_generation_L-24_bbc_encoder")
>>> config = BertGenerationConfig.from_pretrained("google/bert_for_seq_generation_L-24_bbc_encoder")
>>> config.is_decoder = True
>>> model = BertGenerationDecoder.from_pretrained(
...     "google/bert_for_seq_generation_L-24_bbc_encoder", config=config
... )

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_token_type_ids=False, return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> prediction_logits = outputs.logits
< > 在 GitHub 上更新

←BERT BertJapanese→