Transformers

( config )

参数

config (GPTJConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化并不会加载与模型关联的权重，只加载配置。有关加载模型权重的信息，请查看from_pretrained() 方法。

裸GPT-J模型变压器，输出原始隐藏状态而不包含任何特定的头部。这是一个PyTorch torch.nn.Module子类。将其用作常规PyTorch模块，并查阅PyTorch文档了解所有与一般使用和行为相关的事项。

forward

( input_ids: 可选 = None past_key_values: 可选 = None attention_mask: 可选 = None token_type_ids: 可选 = None position_ids: 可选 = None head_mask: 可选 = None inputs_embeds: 可选 = None use_cache: 可选 = None output_attentions: 可选 = None output_hidden_states: 可选 = None return_dict: 可选 = None ) → transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids (torch.LongTensor 的形状为 (batch_size, sequence_length)) — 输入序列中词汇的索引。

索引可以通过 AutoTokenizer 获取。详细请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

什么是输入 ID？
attention_mask (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免在填充token索引上执行注意力的掩码。掩码值从 [0, 1] 中选择:
- 1 表示 未掩码的token,
- 0 表示掩码的token。
什么是注意掩码？
token_type_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 分段token索引，用于指示输入的第一和第二部分。索引在 [0, 1] 中选择:
- 0 对应于 句子 A token,
- 1 对应于 句子 B token。
什么是token类型ID？
position_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 每个输入序列token在位置嵌入中的位置索引。所选范围在 [0, config.n_positions - 1] 之间。

什么是位置ID？
head_mask (torch.FloatTensor 形状为 (num_attention_heads,) 或 (n_layer, num_attention_heads)，可选）— 用于消除自注意力模块中选定头部的掩码。掩码值选择在 [0, 1] 之间：
- 1 表示该头部未被掩码，
- 0 表示该头部被掩码。
inputs_embeds (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_dim)，可选）— 可选地，而不是传递 input_ids，您可以选择直接传递一个嵌入表示。这在您想要比模型内部嵌入查找矩阵有更多控制如何将 input_ids 索引转换为相关向量时特别有用。
output_attentions (bool，可选）— 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关详细信息，请参阅返回张量下的 attentions。
output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详情请参阅返回张量中的hidden_states。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回ModelOutput而不是平凡的元组。

transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast或torch.FloatTensor的元组

transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast或一个由torch.FloatTensor组成的元组（如果传递了return_dict=False或者当config.return_dict=False时），根据配置（GPTJConfig）和输入包含各种元素。

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past_key_values，则只输出序列的最后一个隐藏状态，形状为(batch_size, 1, hidden_size)。
past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，在传递参数use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)的元组，每个tuple包含2个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，如果config.is_encoder_decoder=True，则可能还有2个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。

包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，如果配置为config.is_encoder_decoder=True，则在交叉注意力块中）可以用于（见past_key_values输入）加速连续解码。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递参数output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) — 包含层的输出的torch.FloatTensor的元组（如果模型有嵌入层，则包含嵌入输出）。

在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
注意 (tuple(torch.FloatTensor), 可选，当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 包含一个 torch.FloatTensor 元组的元组（每个层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

在注意力 softmax 之后的所有注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

GPTJModel 前向方法重写了 __call__ 特殊方法。

虽然前向传递的配方需要在函数内部定义，但之后应该调用 Module 实例而不是这个，因为前者负责运行前处理和后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

本示例使用随机模型，因为真正的模型都非常大。为了得到正确的结果，您应该使用 EleutherAI/gpt-j-6B 而不是 hf-internal-testing/tiny-random-gptj。如果在加载该检查点时发生内存不足，您可以在 from_pretrained 调用中尝试添加 device_map="auto"。

例子

>>> from transformers import AutoTokenizer, GPTJModel
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hf-internal-testing/tiny-random-gptj")
>>> model = GPTJModel.from_pretrained("hf-internal-testing/tiny-random-gptj")

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

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

GPTJForCausalLM

class transformers.GPTJForCausalLM

( config )

参数

config (GPTJConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化并不加载与模型相关的权重，只加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

带语言建模头的 GPT-J 模型 Transformer。

此模型是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其作为常规 PyTorch Module 使用，并参考 PyTorch 文档以了解所有有关一般使用和行为的问题。

forward

( input_ids: Optional = None past_key_values: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids （形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor） — 输入序列词汇表中的标记索引。

可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请见PreTrainedTokenizer.encode()和PreTrainedTokenizer.call()。

什么是输入ID？
attention_mask （形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor，可选） — 避免对填充标记索引执行注意力的掩码。掩码值在[0, 1]范围内：
- 1表示未掩码的标记，
- 0表示掩码的标记。
什么是注意力掩码？
token_type_ids （形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选） — 分段标记索引，用于表示输入的第一部分和第二部分。索引在[0, 1]范围内：
- 0对应于句子A标记，
- 1对应于句子B标记。
什么是标记类型ID？
position_ids （形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.LongTensor，可选）—— 每个输入序列标记的位移嵌入中的位置索引。在范围 [0, config.n_positions - 1] 内选择。
head_mask （形状为 (num_attention_heads,) 或 (n_layer, num_attention_heads) 的 torch.FloatTensor，可选）—— 用于屏蔽自注意力模块选定头部的掩码。所选掩码值在 [0, 1]：
inputs_embeds （形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_dim) 的 torch.FloatTensor，可选）—— 你可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 input_ids。这在你想比模型的内部嵌入查找矩阵有更多控制权时有用，以便将 input_ids 索引转换为关联向量。
output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。更多细节请参阅返回张量下的 attentions。
output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多细节请参阅返回张量下的 hidden_states。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通的元组。
labels (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), 可选) — 语言模型的标签。注意，标签在模型内部是偏移的，即您可以设置 labels = input_ids 索引在 [-100, 0, ..., config.vocab_size] 范围内选择。所有设置为 -100 的标签都被忽略（屏蔽），只会为 [0, ..., config.vocab_size] 范围内的标签计算损失

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

A transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast 或一个由 torch.FloatTensor 组成的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False），包含根据配置（GPTJConfig）和输入的不同元素。

loss（《torch.FloatTensor of shape (1,)，可选，在提供 labels 时返回） - 语言模型损失（用于下一个token的预测）。
logits（《torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)） - 语言模型头部的预测得分数（在SoftMax之前的每个词汇表的token得分）。
past_key_values（《tuple(tuple(torch.FloatTensor)），可选，在传递 use_cache=True 时返回或当 config.use_cache=True） - 长度为 config.n_layers 的 tuple(torch.FloatTensor) 的元组，每个元组有两个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量

包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可以用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递参数output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) — 包含层的输出的torch.FloatTensor的元组（如果模型有嵌入层，则包含嵌入输出）。

在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
注意 (tuple(torch.FloatTensor), 可选，当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 包含一个 torch.FloatTensor 元组的元组（每个层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

在注意力 softmax 之后的所有注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

“GPTJForCausalLM forward方法，覆盖了 __call__特殊方法。

例子

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPTJForCausalLM

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hf-internal-testing/tiny-random-gptj")
>>> model = GPTJForCausalLM.from_pretrained("hf-internal-testing/tiny-random-gptj")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs, labels=inputs["input_ids"])
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logits

GPTJForSequenceClassification

class transformers.GPTJForSequenceClassification

( config )

参数

配置 (GPTJConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不加载模型相关的权重，只加载配置。查看from_pretrained() 方法来加载模型权重。

在顶部配备了序列分类头的GPT-J模型转换器。

GPTJForSequenceClassification 使用最后一个标记来进行分类，这与其他因果模型（例如GPT、GPT-2、GPT-Neo）一样。

由于它在最后一个标记上做分类，所以需要知道最后一个标记的位置。如果配置中定义了pad_token_id，则在每一行中找到最后一个不是填充标记的标记。如果没有定义pad_token_id，则简单地取每一行中的最后一个值。由于当传递了inputs_embeds而不是input_ids时无法猜测填充标记，所以它做相同的事情（取每一行中的最后一个值）。

此模型是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其作为常规 PyTorch Module 使用，并参考 PyTorch 文档以了解所有有关一般使用和行为的问题。

forward

（ input_ids: 可选 = None past_key_values: 可选 = None attention_mask: 可选 = None token_type_ids: 可选 = None position_ids: 可选 = None head_mask: 可选 = None inputs_embeds: 可选 = None labels: 可选 = None use_cache: 可选 = None output_attentions: 可选 = None output_hidden_states: 可选 = None return_dict: 可选 = None ） → transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。

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（《torch.FloatTensor》形态为(batch_size, sequence_length)，可选) — 避免对填充标记索引进行注意力的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：
- 1表示未被掩码的标记，
- 0表示被掩码的标记。
什么是注意掩码？
token_type_ids（《torch.LongTensor》形态为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于指示输入的前后部分的标记段索引。索引在[0, 1]中选择：
- 0对应于“句子 A”标记，
- 1对应于“句子 B”标记。
什么是标记类型 ID？
position_ids（《torch.LongTensor》形态为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。在[0, config.n_positions - 1]范围内选择。

什么是位置 ID？
head_mask (torch.FloatTensor 的 shape 为 (num_attention_heads,) 或 (n_layer, num_attention_heads)，可选 ) — 阻断 self-attention 模块中选定头部的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择：
- 1 表示头部 未掩码 ，
- 0 表示头部掩码。
inputs_embeds (torch.FloatTensor 的 shape 为 (batch_size, sequence_length, hidden_dim)，可选 ) — 可选地，您可以直接传递嵌入式表示，而不是传递 input_ids。如果您希望对将 input_ids 索引转换为相关向量有更多控制权，此选项很有用。
output_attentions (bool，可选 ) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。关于返回张量中的 attentions 的更多详细信息，请参阅。
输出隐藏状态 (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详细信息请参阅输出的张量下的 hidden_states。
返回字典 (bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是普通的元组。
labels (torch.LongTensor 形状为 (batch_size,), 可选) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在 [0, ..., config.num_labels - 1] 范围内。如果 config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方损失），如果 config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。

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

一个 transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutputWithPast 或一个由 torch.FloatTensor 组成的元组（如果传递 return_dict=False 或 config.return_dict=False），它包含的元素根据配置（GPTJConfig）和输入而定。

loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,), 可选，当提供 labels 时返回) — 分类（或如果 config.num_labels==1，则是回归）损失。
logits (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类（或如果 config.num_labels==1，则是回归）得分（在SoftMax之前）。
past_key_values（《tuple(tuple(torch.FloatTensor)），可选，在传递 use_cache=True 时返回或当 config.use_cache=True） - 长度为 config.n_layers 的 tuple(torch.FloatTensor) 的元组，每个元组有两个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量

包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可以用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递参数output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) — 包含层的输出的torch.FloatTensor的元组（如果模型有嵌入层，则包含嵌入输出）。

在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
注意 (tuple(torch.FloatTensor), 可选，当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 包含一个 torch.FloatTensor 元组的元组（每个层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

在注意力 softmax 之后的所有注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

GPTJForSequenceClassification 前向方法，重写了 __call__ 特殊方法。

此示例使用随机模型，因为实际模型都很庞大。为了获取正确的结果，应使用 EleutherAI/gpt-j-6B 而不是 ydshieh/tiny-random-gptj-for-sequence-classification。如果您在加载检查点时遇到内存不足的情况，请在 from_pretrained 调用中尝试添加 device_map="auto"。

单标签分类示例

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPTJForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ydshieh/tiny-random-gptj-for-sequence-classification")
>>> model = GPTJForSequenceClassification.from_pretrained("ydshieh/tiny-random-gptj-for-sequence-classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = GPTJForSequenceClassification.from_pretrained("ydshieh/tiny-random-gptj-for-sequence-classification", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss

多标签分类示例

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPTJForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ydshieh/tiny-random-gptj-for-sequence-classification")
>>> model = GPTJForSequenceClassification.from_pretrained("ydshieh/tiny-random-gptj-for-sequence-classification", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = GPTJForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "ydshieh/tiny-random-gptj-for-sequence-classification", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss

GPTJForQuestionAnswering

class transformers.GPTJForQuestionAnswering

( config )

参数

config (GPTJConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化时，不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

GPT-J 模型变压器，顶部带有用于抽取式问答任务的句子分类头，如 SQuAD（在隐藏状态输出之上添加线性层以计算 span start logits 和 span end logits）。

此模型是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其作为常规 PyTorch Module 使用，并参考 PyTorch 文档以了解所有有关一般使用和行为的问题。

forward

( input_ids: 可选 = None attention_mask: 可选 = None token_type_ids: 可选 = None position_ids: 可选 = None head_mask: 可选 = None inputs_embeds: 可选 = None start_positions: 可选 = None end_positions: 可选 = None output_attentions: 可选 = None output_hidden_states: 可选 = None return_dict: 可选 = None ) → transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

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

什么是位置ID？
head_mask （形状为 (num_attention_heads,) 或 (n_layer, num_attention_heads) 的 torch.FloatTensor，可选）— 用于屏蔽自注意力模块选中头的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择：
- 1 表示头没有被屏蔽；
- 0 表示头被屏蔽。
inputs_embeds （形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_dim) 的 torch.FloatTensor，可选）— 可选地，您可以选择直接传递一个嵌入表示，而不是传递 input_ids。这在您需要比模型内部嵌入查找矩阵更大控制权时转换 input_ids 索引到相关向量时很有用。
output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关详细信息，请参阅返回的张量下的 attentions。
output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关详细信息，请参阅返回的张量下的 hidden_states。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是纯元组。
start_positions (torch.LongTensor 形状为 (batch_size,)，可选) — 计算标记跨度起始索引位置标签，用于计算token分类损失。位置会被固定到序列长度（sequence_length）。序列外的位置在计算损失时不会被考虑。
end_positions (torch.LongTensor 形状为 (batch_size,)，可选) — 计算标记跨度结束索引位置标签，用于计算token分类损失。位置会被固定到序列长度（sequence_length）。序列外的位置在计算损失时不会被考虑。

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

A transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或一个包含不同元素的torch.FloatTensor的元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False），具体取决于配置（GPTJConfig）和输入。

loss （torch.FloatTensor 形状为 (1,)，可选，在提供 labels 时返回） — 总跨度提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵的总和。
start_logits （torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length)） — 跨度起始分数（在SoftMax之前）。
end_logits （torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length)） — 跨度结束分数（在SoftMax之前）。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递参数output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) — 包含层的输出的torch.FloatTensor的元组（如果模型有嵌入层，则包含嵌入输出）。

在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
注意 (tuple(torch.FloatTensor), 可选，当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 包含一个 torch.FloatTensor 元组的元组（每个层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

在注意力 softmax 之后的所有注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

GPTJForQuestionAnswering 前向方法，重写了 __call__ 特殊方法。

例子

>>> from transformers import AutoTokenizer, GPTJForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hf-internal-testing/tiny-random-gptj")
>>> model = GPTJForQuestionAnswering.from_pretrained("hf-internal-testing/tiny-random-gptj")

>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"

>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]

>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])

>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss

TensorFlow

隐藏TensorFlow内容

TFGPTJModel

类 transformers.TFGPTJModel

( config *inputs **kwargs )

参数

config (GPTJConfig) — 模型配置类，包含所有模型参数。使用配置文件初始化时，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。

直接输出未经任何特定头处理的原始隐藏状态的GPT-J模型变压器。

此模型继承自 TFPreTrainedModel。请检查超类文档中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、修剪头部等）。

此模型也是一个 keras.Model 子类。将其用作常规的 TF 2.0 Keras 模型，并参考 TF 2.0 文档中有关通用使用和行为的所有内容。

TensorFlow 中 transformers 的模型和层接受两种输入格式

所有输入作为关键字参数（如 PyTorch 模型），或者
所有输入作为第一个位置参数的列表、元组或字典。

支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递到模型和层时更喜欢这种格式。由于这种支持，当使用像 model.fit() 这样的方法时，事情应该“无缝进行” - 只需以 model.fit() 支持的任何格式传递您的输入和标签！但是，如果您想要在像 fit() 和 predict() 这样的 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在创建您自己的层或使用 Keras Functional API 的模型时，您可以使用以下三种可能的方式来收集第一个位置参数中的所有输入张量

只有一个包含 input_ids 并且没有其他内容的张量：model(input_ids)
一个长度不一的列表，包含一个或多个按文档字符串中给出的顺序排列的输入张量：model([input_ids, attention_mask]) 或 model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
一个包含一个或多个与文档字符串中给出的输入名称关联的输入张量的字典：model({"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids})

请注意，当通过子类化创建模型和层时，您不必担心这些，因为您可以直接像传递给任何其他 Python 函数一样传递输入！

调用

( input_ids: TFModelInputType | None = None past_key_values: Optional[Tuple[Tuple[Union[np.ndarray, tf.Tensor]]]] = None attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None token_type_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None position_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None head_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None inputs_embeds: np.ndarray | tf.Tensor | None = None use_cache: Optional[bool] = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None training: Optional[bool] = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPast or tuple(tf.Tensor)

参数

input_ids (Numpy array 或 tf.Tensor 形状为 (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length 如果 past 是 None，否则 past[0].shape[-2] (sequence_length 为输入过去键值状态的序列长度)。词汇表中的输入序列标记索引。

如果 past 被使用，则应将没有过去计算结果的输入 ID 传递为 input_ids。

可以通过使用 AutoTokenizer 来获得索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.call() 和 PreTrainedTokenizer.encode()。

什么是输入 ID？
past_key_values (tf.Tensor长度为config.n_layers的列表) — 包含模型预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值）。(见下面的past输出)。可用于加速顺序解码。应将已提供给该模型的过去token的id作为输入id传递，因为它们已经被计算过。
attention_mask (tf.Tensor或Numpy array，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 避免在对填充token索引执行注意力运算的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：
- 1 表示未被掩码的token，
- 0 表示被掩码的token。
有关注意力掩码的更多信息，请参阅这里。
token_type_ids (tf.Tensor或Numpy array，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 段token索引，用于指示输入的第一部分和第二部分。索引在[0, 1]中选择：
- 0对应于句子A的token，
- 1对应于句子B的token。
有关token类型ID的更多信息，请参阅这里。
position_ids (tf.Tensor 或 Numpy array 形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列token在位置编码中的位置索引。选择在范围 [0, config.max_position_embeddings - 1] 内。

什么是位置ID？
head_mask (Numpy array 或 tf.Tensor 形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads)，可选) — 用于取消自注意力模块中选择头部的 masking。mask 值在 [0, 1] 之间选择：
- 1 表示头部 未被掩码，
- 0 表示头部 被掩码。
inputs_embeds (tf.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) —可选择不传递 input_ids，而是直接传递嵌入表示。这在您希望对如何将 input_ids 索引转换为相关向量比模型内部嵌入查找矩阵有更多控制时很有用。
output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。详细信息请参阅返回张量下的attentions。此参数只能在急切模式下使用，在图形模式下将使用配置中的值。
output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。详细信息请参阅返回张量下的hidden_states。此参数只能在急切模式下使用，在图形模式下将使用配置中的值。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个ModelOutput替代平面元组。此参数可以在急切模式下使用，在图形模式下该值始终设置为True。
training (bool, 可选, 默认为 False) — 是否使用模型进行训练模式（一些模块如dropout模块在训练和评估之间有不同的行为）。
use_cache (bool, 可选, 默认为 True) — 如果设置为 True, 将返回 past_key_values 键值状态，可用于加快解码（参见 past）。在训练时设置为 False, 在生成时设置为 True。

transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPast 或 tuple(tf.Tensor)

A transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPast 或一个 tf.Tensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含根据配置（GPTJConfig）和输入的不同元素。

last_hidden_state （形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 tf.Tensor） — 模型最后一个层输出处的隐藏状态序列。

如果使用past_key_values，则只输出序列的最后一个隐藏状态，形状为(batch_size, 1, hidden_size)。
past_key_values （当 use_cache=True 或当 config.use_cache=True 时返回，为可选，返回一列 tf.Tensor，长度为 config.n_layers，每个张量的形状为 (2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)）。

包含预计算的隐藏状态（注意力块的键和值），可用于加快序列解码。
hidden_states （当 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回，为可选，返回一个 tf.Tensor 的元组（前端嵌入输出加每个层的输出）的形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)）。

模型在每个层输出处的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
attentions （当 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回，为可选，返回一个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 的元组（每个层一个））。

在注意力 softmax 之后的所有注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

TFGPTJModel 前向方法覆盖了 __call__ 特殊方法。

例子

>>> from transformers import AutoTokenizer, TFGPTJModel
>>> import tensorflow as tf

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
>>> model = TFGPTJModel.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="tf")
>>> outputs = model(inputs)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

TFGPTJForCausalLM

类 transformers.TFGPTJForCausalLM

( config *inputs **kwargs )

参数

config (GPTJConfig) — 模型配置类，包含所有模型参数。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看from_pretrained()方法以加载模型权重。

带语言建模头的 GPT-J 模型 Transformer。

此模型继承自 TFPreTrainedModel。请检查超类文档中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、修剪头部等）。

此模型也是一个 keras.Model 子类。将其用作常规的 TF 2.0 Keras 模型，并参考 TF 2.0 文档中有关通用使用和行为的所有内容。

TensorFlow 中 transformers 的模型和层接受两种输入格式

所有输入作为关键字参数（如 PyTorch 模型），或者
所有输入作为第一个位置参数的列表、元组或字典。

只有一个包含 input_ids 并且没有其他内容的张量：model(input_ids)
一个长度不一的列表，包含一个或多个按文档字符串中给出的顺序排列的输入张量：model([input_ids, attention_mask]) 或 model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
一个包含一个或多个与文档字符串中给出的输入名称关联的输入张量的字典：model({"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids})

请注意，当通过子类化创建模型和层时，您不必担心这些，因为您可以直接像传递给任何其他 Python 函数一样传递输入！

调用

( input_ids: TFModelInputType | None = None past_key_values: Optional[Tuple[Tuple[Union[np.ndarray, tf.Tensor]]]] = None attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None token_type_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None position_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None head_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None inputs_embeds: np.ndarray | tf.Tensor | None = None labels: np.ndarray | tf.Tensor | None = None use_cache: Optional[bool] = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None training: Optional[bool] = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithPast 或 tuple(tf.Tensor)

参数

input_ids (Numpy array 或 tf.Tensor 形状为 (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length 如果 past 为 None，否则 past[0].shape[-2] (sequence_length 为输入的过去键值状态)。
输入序列标记的词库索引。
如果使用 past，则仅应传递未计算其过去的结果的输入 ID 作为 input_ids。
可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.call() 和 PreTrainedTokenizer.encode()。

什么是输入 ID？
past_key_values (List[tf.Tensor] 长度为 config.n_layers) — 存储模型计算的预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值）（见下文的 past 输出）。可用于加速顺序解码。应将传递给此模型并已计算其过去的标记 ID 不作为输入 ID 传递。
attention_mask (tf.Tensor 或 Numpy array 形状为 (batch_size, sequence_length)，可选）— 避免在填充标记索引上执行注意力措施的掩码。掩码值选择在 [0, 1]：
- 1 对于 非掩码 的标记，
- 0 对于掩码的标记。
什么是注意力掩码？
token_type_ids (tf.Tensor 或 Numpy array 形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 段落标记索引，用于指示输入的第一和第二部分。索引选择范围为 [0, 1]：
- 0 对应于 句子 A 标记，
- 1 对应于 句子 B 标记。
什么是标记类型 ID?
position_ids (tf.Tensor 或 Numpy array 形状为 (batch_size, sequence_length)，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.max_position_embeddings - 1]。

什么是位置 ID?
head_mask (Numpy array 或 tf.Tensor 形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads)，可选) — 用于取消选定自注意力模块头部选择的遮罩。遮罩值选择范围为 [0, 1]：
- 1 表示头部 未遮罩，
- 0 表示头部 已遮罩。
inputs_embeds （tf.Tensor 形状 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选） — 可以选择直接传入嵌入表示而不是传递 input_ids，而不是传入嵌入表示。这在您需要比模型内部的嵌入查找矩阵更多控制如何将 input_ids 索引转换为相关向量时很有用。
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，请参阅返回的张量下的 attentions。此参数仅在 eager 模式下可用，在 graph 模式下将使用配置中的值。
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，请参阅返回的张量下的 hidden_states。此参数仅在 eager 模式下可用，在 graph 模式下将使用配置中的值。
return_dict (布尔类型, 可选) — 是否返回模型输出而不是普通元组。此参数可以在贪心模式下使用，在图模式下，该值始终设置为 True。
training (布尔类型, 可选, 默认为 False) — 是否使用模型进行训练模式（某些模块（如dropout模块）在训练和评估之间有不同的行为）。
labels (np.ndarray 或 tf.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 语言模型的标签。请注意，标签在模型内部是 偏移的，即你可以设置 labels = input_ids 索引是选择在 [-100, 0, ..., config.vocab_size] 所有设置为 -100 的标签都是被忽略的（掩码），仅对 [0, ..., config.vocab_size] 的标签计算损失

transformers.modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithPast 或 tuple(tf.Tensor)

是一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithPast 或一个由 tf.Tensor 组成的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False），它根据配置（《GPTJConfig》）和输入包含各种元素。

损失 (tf.Tensor，形状(n,)，可选，当提供了labels时返回，n是非掩码标签的数量) — 语言模型损失（用于下一个标记的预测）。
logits (tf.Tensor，形状(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言模型头的预测得分（SoftMax之前的每个词汇表的得分）。
past_key_values （当 use_cache=True 或当 config.use_cache=True 时返回，为可选，返回一列 tf.Tensor，长度为 config.n_layers，每个张量的形状为 (2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)）。

包含预计算的隐藏状态（注意力块的键和值），可用于加快序列解码。
hidden_states （当 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回，为可选，返回一个 tf.Tensor 的元组（前端嵌入输出加每个层的输出）的形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)）。

模型在每个层输出处的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
attentions （当 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回，为可选，返回一个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 的元组（每个层一个））。

在注意力 softmax 之后的所有注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

TFGPTJForCausalLM的前向方法覆盖了__call__特殊方法。

例子

>>> from transformers import AutoTokenizer, TFGPTJForCausalLM
>>> import tensorflow as tf

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
>>> model = TFGPTJForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="tf")
>>> outputs = model(inputs)
>>> logits = outputs.logits

TFGPTJForSequenceClassification

类 transformers.TFGPTJForSequenceClassification

( config *inputs **kwargs )

参数

config (GPTJConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化时，不会加载模型相关的权重，只有配置。请查看from_pretrained()方法以加载模型权重。

在顶部配备了序列分类头的GPT-J模型转换器。

GPTJForSequenceClassification 使用最后一个标记来进行分类，这与其他因果模型（例如GPT、GPT-2、GPT-Neo）一样。

此模型继承自 TFPreTrainedModel。请检查超类文档中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、修剪头部等）。

此模型也是一个 keras.Model 子类。将其用作常规的 TF 2.0 Keras 模型，并参考 TF 2.0 文档中有关通用使用和行为的所有内容。

TensorFlow 中 transformers 的模型和层接受两种输入格式

所有输入作为关键字参数（如 PyTorch 模型），或者
所有输入作为第一个位置参数的列表、元组或字典。

只有一个包含 input_ids 并且没有其他内容的张量：model(input_ids)
一个长度不一的列表，包含一个或多个按文档字符串中给出的顺序排列的输入张量：model([input_ids, attention_mask]) 或 model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
一个包含一个或多个与文档字符串中给出的输入名称关联的输入张量的字典：model({"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids})

请注意，当通过子类化创建模型和层时，您不必担心这些，因为您可以直接像传递给任何其他 Python 函数一样传递输入！

调用

( input_ids: TFModelInputType | None = None past_key_values: Optional[Tuple[Tuple[Union[np.ndarray, tf.Tensor]]]] = None attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None token_type_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None position_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None head_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None inputs_embeds: np.ndarray | tf.Tensor | None = None labels: np.ndarray | tf.Tensor | None = None use_cache: Optional[bool] = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None training: Optional[bool] = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutputWithPast or tuple(tf.Tensor)

参数

input_ids（《numpy数组》或形状为（batch_size, input_ids_length）的 tf.Tensor）—— 当 past 为空时 input_ids_length = sequence_length 否则 past[0].shape[-2]（输入过去键值状态的序列长度）。词汇表中输入序列标记的索引。
如果使用 past，则仅应将未计算过去的输入ID作为 input_ids 传递。

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

什么是输入ID？
past_key_values（长度为 config.n_layers 的 List[tf.Tensor]）—— 包含模型预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），如下面的 past 输出所示。可用于加速顺序解码。应将已提供给此模型的过去标记的 token ID 不作为输入 ID 传递，因为它们已被计算
attention_mask（形状为（batch_size, sequence_length）的 tf.Tensor 或 Numpy array，可选）—— 用于避免对填充标记索引执行注意力操作。选择的掩码值在 [0, 1] 中：
- 1 代表未被掩码的标记，
- 0 代表被掩码的标记。
什么是注意力掩码？
token_type_ids (tf.Tensor 或 Numpy array 形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 段落标记索引，用于表示输入的第一部分和第二部分。索引从 [0, 1] 中选择：
- 0 代表 句子 A 标记，
- 1 代表 句子 B 标记。
什么是标记类型 ID？
position_ids (tf.Tensor 或 Numpy array 形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选择范围在 [0, config.max_position_embeddings - 1] 之间。

什么是位置 ID？
head_mask (Numpy array 或 tf.Tensor 形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads)，可选) — 用于取消选中自注意力模块中选择的头部的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择：
- 1 表示头部未屏蔽，
- 0 表示头部已屏蔽。
inputs_embeds (tf.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递 input_ids。如果您希望比模型内部嵌入查找矩阵有更多控制权来将 input_ids 索引转换为相关向量，这种方法非常有用。
output_attentions (bool，可选) — 是否返回所有注意力的张量。有关返回张量下的详细信息，请参阅 attentions。此参数仅在 eager 模式下使用，在图模式下使用配置中的值。
output_hidden_states (bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关返回张量下的详细信息，请参阅 hidden_states。此参数仅在 eager 模式下使用，在图模式下使用配置中的值。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回ModelOutput而不是普通的元组。这个参数在急切模式下可用，在图模式下此值始终为True。
training (bool, 可选, 默认False) — 是否使用模型进行训练模式（一些模块如dropout模块在训练和评估之间有不同的行为）。
labels (np.ndarray或tf.Tensor shape为(batch_size,)，可选) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。如果config.num_labels == 1，则会计算回归损失（均方损失），如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。

transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutputWithPast或tuple(tf.Tensor)

这是一个transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutputWithPast或一个tf.Tensor的元组（如果传递了return_dict=False或当config.return_dict=False时），根据配置（GPTJConfig）和输入包含各种元素。

loss (tf.Tensor shape为(batch_size, )，可选，当提供labels时返回) — 分类（或回归如果config.num_labels==1）损失。
logits (tf.Tensor的形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类（或如果config.num_labels等于1则回归）的分数（在SoftMax之前）。
past_key_values （当 use_cache=True 或当 config.use_cache=True 时返回，为可选，返回一列 tf.Tensor，长度为 config.n_layers，每个张量的形状为 (2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)）。

包含预计算的隐藏状态（注意力块的键和值），可用于加快序列解码。
hidden_states （当 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回，为可选，返回一个 tf.Tensor 的元组（前端嵌入输出加每个层的输出）的形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)）。

模型在每个层输出处的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
attentions （当 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回，为可选，返回一个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 的元组（每个层一个））。

在注意力 softmax 之后的所有注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

TFGPTJForSequenceClassification的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

例子

>>> from transformers import AutoTokenizer, TFGPTJForSequenceClassification
>>> import tensorflow as tf

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
>>> model = TFGPTJForSequenceClassification.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="tf")

>>> logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = int(tf.math.argmax(logits, axis=-1)[0])

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = TFGPTJForSequenceClassification.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B", num_labels=num_labels)

>>> labels = tf.constant(1)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss

TFGPTJForQuestionAnswering

类 transformers.TFGPTJForQuestionAnswering

( config *inputs **kwargs )

参数

config (GPTJConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载模型相关的权重，只加载配置。检查from_pretrained()方法来加载模型权重。

GPT-J 模型变压器，顶部带有用于抽取式问答任务的句子分类头，如 SQuAD（在隐藏状态输出之上添加线性层以计算 span start logits 和 span end logits）。

此模型继承自 TFPreTrainedModel。请检查超类文档中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、修剪头部等）。

此模型也是一个 keras.Model 子类。将其用作常规的 TF 2.0 Keras 模型，并参考 TF 2.0 文档中有关通用使用和行为的所有内容。

TensorFlow 中 transformers 的模型和层接受两种输入格式

所有输入作为关键字参数（如 PyTorch 模型），或者
所有输入作为第一个位置参数的列表、元组或字典。

只有一个包含 input_ids 并且没有其他内容的张量：model(input_ids)
一个长度不一的列表，包含一个或多个按文档字符串中给出的顺序排列的输入张量：model([input_ids, attention_mask]) 或 model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
一个包含一个或多个与文档字符串中给出的输入名称关联的输入张量的字典：model({"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids})

请注意，当通过子类化创建模型和层时，您不必担心这些，因为您可以直接像传递给任何其他 Python 函数一样传递输入！

调用

( input_ids: TFModelInputType | None = None past_key_values: Optional[Tuple[Tuple[Union[np.ndarray, tf.Tensor]]]] = None attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None token_type_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None position_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None head_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None inputs_embeds: np.ndarray | tf.Tensor | None = None start_positions: np.ndarray | tf.Tensor | None = None end_positions: np.ndarray | tf.Tensor | None = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None training: Optional[bool] = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput or tuple(tf.Tensor)

参数

input_ids （Numpy 数组 或 tf.Tensor 的 shape 为 (batch_size, input_ids_length)）— input_ids_length = sequence_length 若 past 为 None 否则 past[0].shape[-2] （过去输入键值状态的 sequence_length）。词汇表中的输入序列标记的索引。
如果使用 past，则只能将未计算过去的状态的输入 ID 作为 input_ids 传递。
可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.call() 和 PreTrainedTokenizer.encode()。
什么是输入 ID？
past_key_values （长度为 config.n_layers 的 List[tf.Tensor]）— 包含模型预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值）。这可以用来加速顺序解码。不应作为输入 ID 传递的标记 ID 已经过计算。
attention_mask （shape 为 (batch_size, sequence_length) 的 tf.Tensor 或 Numpy 数组，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力。选择掩码值 [0, 1]：
- 1 表示 非掩码 的标记，
- 0 表示掩码的标记。
什么是注意力掩码？
token_type_ids (tf.Tensor 或 Numpy array 形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 指示输入数据第一和第二部分的段标记索引。在 [0, 1] 中选择索引：
- 0 对应于 句子 A 标记，
- 1 对应于 句子 B 标记。
什么是标记类型 ID？
position_ids (tf.Tensor 或 Numpy array 形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选取范围在 [0, config.max_position_embeddings - 1] 之间。

什么是位置 ID？
head_mask (Numpy array 或 tf.Tensor 形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads)，可选) — 竖线以取消自注意力模块中选定的头部的标记。竖线值选取范围为 [0, 1]：
- 1 表示头部未屏蔽，
- 0 表示头部已屏蔽。
inputs_embeds (tf.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选择不传递 input_ids，直接传递一个嵌入表示。当您需要比模型内部的嵌入查找矩阵更多控制将 input_ids 索引转换为相关向量时，这很有用。
output_attentions (bool，可选) — 是否返回所有注意力的张量。有关返回张量下 attentions 的更多详细信息，请参阅。此参数只能在 eager 模式下使用，在 graph 模式下将使用配置中的值。
output_hidden_states (bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关返回张量下 hidden_states 的更多详细信息，请参阅。此参数只能在 eager 模式下使用，在 graph 模式下将使用配置中的值。
return_dict (bool, 可选) — 是否以字典的形式返回 ModelOutput 而非普通的元组。此参数在 eager 模式下可用，在 graph 模式下，其值始终设置为 True。
training (bool, 可选, 默认为 False) — 是否以训练模式使用模型（某些模块，如 dropout 模块，在训练和评估之间有不同的行为）。
start_positions (np.ndarray 或 tf.Tensor 形状为 (batch_size,) 的矩阵，可选) — 标记起始位置（索引）的标签，用于计算 token 分类损失。位置限制在序列长度（sequence_length）内。序列之外的位置计算损失时不予考虑。
end_positions (np.ndarray 或 tf.Tensor 形状为 (batch_size,)，可选）—— 计算标记段末尾位置标记的标记分类损失的标签。位置被限制为序列长度（sequence_length）。序列之外的位置不计入损失计算。

transformers.modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(tf.Tensor)

transformers.modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput 或一个 tf.Tensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False），它根据配置（GPTJConfig）和输入包含各种元素。

loss （当提供 start_positions 和 end_positions 时，返回的 tf.Tensor 形状为 (batch_size, )，可选）—— 总的段抽取损失是起始和结束位置的交叉熵的总和。
start_logits （形状为 (batch_size, sequence_length) 的 tf.Tensor）—— 段起始得分（在 SoftMax 之前）。
end_logits （形状为 (batch_size, sequence_length) 的 tf.Tensor）—— 段结束得分（在 SoftMax 之前）。
hidden_states （当 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回，为可选，返回一个 tf.Tensor 的元组（前端嵌入输出加每个层的输出）的形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)）。

模型在每个层输出处的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
attentions （当 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回，为可选，返回一个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 的元组（每个层一个））。

在注意力 softmax 之后的所有注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

TFGPTJForQuestionAnswering 的前向方法覆盖了 __call__ 特殊方法。

例子

>>> from transformers import AutoTokenizer, TFGPTJForQuestionAnswering
>>> import tensorflow as tf

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
>>> model = TFGPTJForQuestionAnswering.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")

>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"

>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="tf")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = int(tf.math.argmax(outputs.start_logits, axis=-1)[0])
>>> answer_end_index = int(tf.math.argmax(outputs.end_logits, axis=-1)[0])

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]

>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = tf.constant([14])
>>> target_end_index = tf.constant([15])

>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = tf.math.reduce_mean(outputs.loss)

JAX

隐藏 JAX 内容

FlaxGPTJModel

类 transformers.FlaxGPTJModel

( config: GPTJConfig input_shape: Tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )

参数

config (GPTJConfig) — 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相关的权重，仅加载配置。请查看from_pretrained()方法以加载模型权重。
dtype (jax.numpy.dtype, 可选，默认为 jax.numpy.float32) — 计算数据类型。可以是 jax.numpy.float32、jax.numpy.float16（在GPU上）和 jax.numpy.bfloat16（在TPU上）中的任意一种。

这可以用于启用GPU或TPU上的混合精度训练或半精度推理。如果指定了，所有计算将以给定的 dtype 执行。

请注意，这仅指定了计算的数据类型，并不影响模型参数的数据类型。

如果您希望更改模型参数的数据类型，请参阅to_fp16()和to_bf16()。

仅输出原始隐藏状态的裸GPTJ模型，顶部没有特定的头。

此模型继承了FlaxPreTrainedModel。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、剪枝头部等）。

此模型也是Flax Linenflax.nn.Module的子类。将其用作常规Flax模块，并参阅Flax文档了解所有与通用使用和行为相关的问题。

最后，此模型支持以下固有的JAX功能：

call

( input_ids attention_mask = None position_ids = None params: dict = None past_key_values: dict = None dropout_rng: PRNGKey = None train: bool = False output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxMaskedLMOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids (numpy.ndarray of shape (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length. Indices of input sequence tokens in the vocabulary.

Indices can be obtained using AutoTokenizer. See PreTrainedTokenizer.encode() and PreTrainedTokenizer.call() for details.

What are input IDs?
attention_mask (numpy.ndarray of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免在填充token索引上执行注意力的掩码。掩码值选择在 [0, 1] 内：
- 1 代表 非掩码 token，
- 0 代表掩码 token。
什么是attention掩码？
position_ids (numpy.ndarray of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 每个输入序列token在位置嵌入中的位置索引。在范围 [0, config.max_position_embeddings - 1] 内选择。
past_key_values (Dict[str, np.ndarray], optional, returned by init_cache or when passing previous past_key_values) — 用于快速自动回归解码的可重复计算隐藏状态的字典（注意块中的key和value）。预计算的key和value隐藏状态形状为 [batch_size, max_length]。
output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。更多细节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。更多细节请参见返回张量下的 hidden_states。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。

transformers.modeling_flax_outputs.FlaxMaskedLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxMaskedLMOutput 或一个由 torch.FloatTensor（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False）组成的元组，根据配置（GPTJConfig）和输入而定。

logits (jnp.ndarray 的形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax前的每个词汇单元的分数）。
hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选，返回于output_hidden_states=True传入或当config.output_hidden_states=True时) — jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入层的输出，一个用于每个层级的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。

模型在每个层输出处的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选，返回于output_attentions=True传入或当config.output_attentions=True时) — 每个层级的jnp.ndarray元组（一个用于每个层），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

在注意力 softmax 之后的所有注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

FlaxGPTJPreTrainedModel的前向方法，重载了特殊方法__call__。

例子

>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxGPTJModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gptj")
>>> model = FlaxGPTJModel.from_pretrained("gptj")

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

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

FlaxGPTJForCausalLM

class transformers.FlaxGPTJForCausalLM

( config: GPTJConfig input_shape: Tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )

参数

config (GPTJConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，仅加载配置。检查from_pretrained()方法来加载模型权重。
dtype (jax.numpy.dtype, 可选, 默认为 jax.numpy.float32) — 计算的数据类型。可以是 jax.numpy.float32，jax.numpy.float16（在GPU上）和 jax.numpy.bfloat16（在TPU上）中的一个。

这可以用于在GPU或TPU上启用混合精度训练或半精度推理。如果指定了，所有的计算将会使用给定的 dtype 执行。

请注意，这仅指定了计算的数据类型，并不影响模型参数的数据类型。

如果您希望更改模型参数的数据类型，请参阅to_fp16()和to_bf16()。

在顶部带语言建模头的GPTJ模型变换器。

此模型继承了FlaxPreTrainedModel。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、剪枝头部等）。

此模型也是Flax Linenflax.nn.Module的子类。将其用作常规Flax模块，并参阅Flax文档了解所有与通用使用和行为相关的问题。

最后，此模型支持以下固有的JAX功能：

call