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RoBERTa
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该模型于 2019-07-26 发布，并于 2020-11-16 添加到 Hugging Face Transformers。
RoBERTa
RoBERTa 通过新的预训练目标改进了 BERT，表明 BERT 训练不足且训练设计很重要。预训练目标包括动态掩码、句子打包、更大的批次和字节级 BPE 分词器。
您可以在 Facebook AI 组织下找到所有原始 RoBERTa 检查点。
单击右侧边栏中的 RoBERTa 模型可查看如何将 RoBERTa 应用于不同语言任务的更多示例。
下面的示例演示了如何使用 Pipeline、AutoModel 和命令行来预测 <mask> 标记。
import torch
from transformers import pipeline
pipeline = pipeline(
task="fill-mask",
model="FacebookAI/roberta-base",
dtype=torch.float16,
device=0
)
pipeline("Plants create <mask> through a process known as photosynthesis.")注意事项
- RoBERTa 没有
token_type_ids，因此您无需指示哪个 token 属于哪个片段。使用分隔 tokentokenizer.sep_token或</s>分隔片段。
RobertaConfig
class transformers.RobertaConfig
< source >( vocab_size = 50265 hidden_size = 768 num_hidden_layers = 12 num_attention_heads = 12 intermediate_size = 3072 hidden_act = 'gelu' hidden_dropout_prob = 0.1 attention_probs_dropout_prob = 0.1 max_position_embeddings = 512 type_vocab_size = 2 initializer_range = 0.02 layer_norm_eps = 1e-12 pad_token_id = 1 bos_token_id = 0 eos_token_id = 2 use_cache = True classifier_dropout = None is_decoder = False add_cross_attention = False tie_word_embeddings = True **kwargs )
参数
- vocab_size (
int, optional, defaults to 50265) — RoBERTa 模型的词汇表大小。定义了调用 RobertaModel 时传入的inputs_ids可以表示的不同 token 的数量。 - hidden_size (
int, optional, defaults to 768) — 编码器层和池化层的维度。 - num_hidden_layers (
int, optional, defaults to 12) — Transformer 编码器中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int, optional, defaults to 12) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数量。 - intermediate_size (
int, optional, defaults to 3072) — Transformer 编码器中“中间”（通常称为前馈）层的维度。 - hidden_act (
strorCallable, optional, defaults to"gelu") — 编码器和池化器中的非线性激活函数（函数或字符串）。如果是字符串，支持"gelu"、"relu"、"silu"和"gelu_new"。 - hidden_dropout_prob (
float, optional, defaults to 0.1) — 嵌入层、编码器和池化器中所有全连接层的 dropout 概率。 - attention_probs_dropout_prob (
float, optional, defaults to 0.1) — 注意力概率的 dropout 率。 - max_position_embeddings (
int, optional, defaults to 512) — 该模型可能使用的最大序列长度。通常设置为一个较大的值以防万一（例如 512 或 1024 或 2048）。 - type_vocab_size (
int, optional, defaults to 2) — 调用 RobertaModel 时传入的token_type_ids的词汇表大小。 - initializer_range (
float, optional, defaults to 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, optional, defaults to 1e-12) — 层归一化层使用的 epsilon。 - is_decoder (
bool, optional, defaults toFalse) — 模型是否用作解码器。如果为False，则模型用作编码器。 - use_cache (
bool, optional, defaults toTrue) — 模型是否应返回最后一个 key/value 注意力（并非所有模型都使用）。仅当config.is_decoder=True时相关。 - classifier_dropout (
float, optional) — 分类头的 dropout 率。
这是一个配置类，用于存储 RobertaModel 的配置。它用于根据指定的参数实例化 RoBERTa 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将生成与 RoBERTa FacebookAI/roberta-base 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 RobertaConfig, RobertaModel
>>> # Initializing a RoBERTa configuration
>>> configuration = RobertaConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = RobertaModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configRobertaTokenizer
class transformers.RobertaTokenizer
< source >( vocab: str | dict[str, int] | None = None merges: str | list[str] | None = None errors: str = 'replace' bos_token: str = '<s>' eos_token: str = '</s>' sep_token: str = '</s>' cls_token: str = '<s>' unk_token: str = '<unk>' pad_token: str = '<pad>' mask_token: str = '<mask>' add_prefix_space: bool = False trim_offsets: bool = True **kwargs )
参数
- vocab (
str,dictorlist, optional) — 自定义词汇表字典。如果未提供，则从 vocab_file 加载词汇表。 - merges (
strorlist, optional) — 自定义合并列表。如果未提供，则从 merges_file 加载合并。 - errors (
str, optional, defaults to"replace") — 将字节解码为 UTF-8 时遵循的范例。有关详细信息，请参阅 bytes.decode。 - bos_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 预训练期间使用的序列开始标记。可用作序列分类器标记。当使用特殊标记构建序列时，这不是用于序列开始的标记。使用的标记是
cls_token。 - eos_token (
str, 可选, 默认为"</s>") — 序列结束标记。当使用特殊标记构建序列时，这不是用于序列结束的标记。使用的标记是
sep_token。 - sep_token (
str, 可选, 默认为"</s>") — 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。 - cls_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 分类器标记，用于进行序列分类（对整个序列进行分类，而不是按标记分类）。当使用特殊标记构建序列时，它是序列的第一个标记。 - unk_token (
str, 可选, 默认为"<unk>") — 未知标记。不在词汇表中的标记无法转换为 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。 - mask_token (
str, 可选, 默认为"<mask>") — 用于掩盖值的标记。这是在训练模型进行掩码语言建模时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。 - add_prefix_space (
bool, 可选, 默认为False) — 是否在输入中添加一个初始空格。这使得前导词可以像其他任何词一样对待。（RoBERTa 分词器通过前面的空格检测词的开头）。 - trim_offsets (
bool, 可选, 默认为True) — 后处理步骤是否应修剪偏移量以避免包含空白。
Construct a RoBERTa tokenizer (backed by HuggingFace’s tokenizers library). Based on Byte-Pair-Encoding.
这个分词器经过训练，将空格视为词元的一部分（有点像 sentencepiece），所以一个词会
无论是否在句子开头（无空格），编码方式都会不同
>>> from transformers import RobertaTokenizer
>>> tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> tokenizer("Hello world")["input_ids"]
[0, 31414, 232, 2]
>>> tokenizer(" Hello world")["input_ids"]
[0, 20920, 232, 2]您可以通过在实例化此分词器时或在对某些文本调用它时传递 add_prefix_space=True 来绕过此行为，但由于模型并非以这种方式进行预训练，这可能会导致性能下降。
当与
is_split_into_words=True一起使用时，此分词器需要以add_prefix_space=True进行实例化。
此分词器继承自 TokenizersBackend，其中包含大部分主要方法。用户应参考此父类了解有关这些方法的更多信息。
get_special_tokens_mask
< source >( token_ids_0: list[int] token_ids_1: list[int] | None = None already_has_special_tokens: bool = False ) → 一个介于 0 和 1 之间的整数列表
Retrieve sequence ids from a token list that has no special tokens added.
For fast tokenizers, data collators call this with already_has_special_tokens=True to build a mask over an already-formatted sequence. In that case, we compute the mask by checking membership in all_special_ids.
RobertaTokenizerFast
class transformers.RobertaTokenizerFast
< source >( vocab_file = None merges_file = None tokenizer_file = None errors = 'replace' bos_token = '<s>' eos_token = '</s>' sep_token = '</s>' cls_token = '<s>' unk_token = '<unk>' pad_token = '<pad>' mask_token = '<mask>' add_prefix_space = False trim_offsets = True **kwargs )
参数
- vocab_file (
str) — 词汇表文件的路径。 - merges_file (
str) — 合并文件的路径。 - errors (
str, 可选, 默认为"replace") — 将字节解码为 UTF-8 时遵循的范例。有关详细信息，请参阅 bytes.decode。 - bos_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 预训练期间使用的序列开始标记。可用作序列分类器标记。当使用特殊标记构建序列时，这不是用于序列开始的标记。使用的标记是
cls_token。 - eos_token (
str, 可选, 默认为"</s>") — 序列结束标记。当使用特殊标记构建序列时，这不是用于序列结束的标记。使用的标记是
sep_token。 - sep_token (
str, 可选, 默认为"</s>") — 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。 - cls_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 分类器标记，用于进行序列分类（对整个序列进行分类，而不是按标记分类）。当使用特殊标记构建序列时，它是序列的第一个标记。 - unk_token (
str, 可选, 默认为"<unk>") — 未知标记。不在词汇表中的标记无法转换为 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。 - mask_token (
str, 可选, 默认为"<mask>") — 用于掩盖值的标记。这是在训练模型进行掩码语言建模时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。 - add_prefix_space (
bool, 可选, 默认为False) — 是否在输入中添加一个初始空格。这使得前导词可以像其他任何词一样对待。（RoBERTa 分词器通过前面的空格检测词的开头）。 - trim_offsets (
bool, 可选, 默认为True) — 后处理步骤是否应修剪偏移量以避免包含空白。
构建一个“快速”的 RoBERTa 分词器（由 HuggingFace 的 tokenizers 库支持），它派生自 GPT-2 分词器，使用字节级字节对编码（byte-level Byte-Pair-Encoding）。
这个分词器经过训练，将空格视为词元的一部分（有点像 sentencepiece），所以一个词会
无论是否在句子开头（无空格），编码方式都会不同
>>> from transformers import RobertaTokenizerFast
>>> tokenizer = RobertaTokenizerFast.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> tokenizer("Hello world")["input_ids"]
[0, 31414, 232, 2]
>>> tokenizer(" Hello world")["input_ids"]
[0, 20920, 232, 2]您可以通过在实例化此分词器时或在对某些文本调用它时传递 add_prefix_space=True 来绕过此行为，但由于模型并非以这种方式进行预训练，这可能会导致性能下降。
当与
is_split_into_words=True一起使用时，此分词器需要以add_prefix_space=True进行实例化。
此分词器继承自 PreTrainedTokenizerFast，其中包含了大部分主要方法。用户应参考此父类以获取有关这些方法的更多信息。
create_token_type_ids_from_sequences
< source >( token_ids_0: list token_ids_1: list[int] | None = None ) → list[int]
从传入的两个序列创建用于序列对分类任务的掩码。RoBERTa 不使用标记类型 ID，因此返回一个零列表。
RobertaModel
class transformers.RobertaModel
< source >( config add_pooling_layer = True )
参数
- config (RobertaModel) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化时，不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
- add_pooling_layer (
bool, 可选, 默认为True) — 是否添加池化层
该模型可以作为编码器（仅包含自注意力）或解码器，在这种情况下，会在自注意力层之间添加一个交叉注意力层，遵循 Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Lukasz Kaiser 和 Illia Polosukhin 在《Attention is all you need》中描述的架构。
要作为解码器运行，模型需要将配置中的 is_decoder 参数设置为 True。要用于 Seq2Seq 模型，模型需要同时将 is_decoder 和 add_cross_attention 参数设置为 True；此时，前向传播将需要 encoder_hidden_states 作为输入。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看其父类文档，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）。
此模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。像普通的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解一般用法和行为的所有相关信息。
forward
< source >( input_ids: torch.Tensor | None = None attention_mask: torch.Tensor | None = None token_type_ids: torch.Tensor | None = None position_ids: torch.Tensor | None = None inputs_embeds: torch.Tensor | None = None encoder_hidden_states: torch.Tensor | None = None encoder_attention_mask: torch.Tensor | None = None past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None use_cache: bool | None = None cache_position: torch.Tensor | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 掩码，用于避免对填充标记索引执行注意力操作。掩码值选择在[0, 1]中：- 1 表示未掩码的标记，
- 0 表示已掩码的标记。
- token_type_ids (
torch.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 段落标记索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。索引选择在[0, 1]中：- 0 对应于句子 A 标记，
- 1 对应于句子 B 标记。
- position_ids (
torch.Tensor, 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.n_positions - 1]。 - inputs_embeds (
torch.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size), 可选) — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对如何将input_ids索引转换为相关向量有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制，这将非常有用。 - encoder_hidden_states (
torch.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size), 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 (
torch.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 掩码，用于避免对编码器输入的填充标记索引执行注意力操作。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 表示未掩码的标记，
- 0 表示已掩码的标记。
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, 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），可用于加快顺序解码。这通常包括在解码的先前阶段由模型返回的past_key_values，当use_cache=True或config.use_cache=True时。仅允许 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache guide。如果未传入
past_key_values，则默认初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，则要求用户仅输入未处理的input_ids（即没有将过去的键值状态提供给此模型的那些 ID），形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是所有input_ids，形状为(batch_size, sequence_length)。 - use_cache (
bool, 可选) — 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，可用于加快解码速度（请参阅past_key_values）。 - cache_position (
torch.Tensor, 形状为(sequence_length), 可选) — 描述输入序列标记在序列中位置的索引。与position_ids不同，此张量不受填充影响。它用于在正确位置更新缓存并推断完整的序列长度。
返回
transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions or tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或一个 tuple(torch.FloatTensor) （如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含取决于配置 (RobertaConfig) 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。 -
pooler_output (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, hidden_size)) — 序列第一个 token（分类 token）在进一步通过用于辅助预训练任务的层后的最后一个隐藏状态。例如，对于 BERT 系列模型，这会返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类 token。线性层的权重是通过预训练期间的下一句预测（分类）目标来训练的。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层；+一个用于每个层的输出），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), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（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), optional, returned whenoutput_attentions=Trueandconfig.add_cross_attention=Trueis passed or whenconfig.output_attentions=True) — Tuple oftorch.FloatTensor(one for each layer) of shape(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。
-
past_key_values (
Cache, optional, 当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 它是 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。Contains pre-computed hidden-states (key and values in the self-attention blocks and optionally if
config.is_encoder_decoder=Truein the cross-attention blocks) that can be used (seepast_key_valuesinput) to speed up sequential decoding.
RobertaModel 的前向传播方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
RobertaForCausalLM
class transformers.RobertaForCausalLM
< source >( config model_args: ~utils.generic.ModelArgs | None = None adapter_args: ~utils.generic.AdapterArgs | None = None lora_args: ~utils.generic.LoRAArgs | None = None tokenizer_args: ~utils.generic.TokenizerArgs | None = None dataset_args: ~utils.generic.DatasetArgs | None = None data_args: ~utils.generic.DataArgs | None = None training_args: ~utils.generic.TrainingArgs | None = None generation_args: ~utils.generic.GenerationArgs | None = None vision_tower_args: ~utils.generic.VisionTowerArgs | None = None qlora_args: ~utils.generic.QLoRAArgs | None = None vision_tower_template_args: ~utils.generic.VisionTowerTemplateArgs | None = None video_tower_args: ~utils.generic.VideoTowerArgs | None = None vision_config: ~utils.generic.VisionConfig | None = None video_config: ~utils.generic.VideoConfig | None = None load_dataset: bool | None = None load_data_collator: bool | None = None load_processor: bool | None = None load_lora_adapter: bool | None = None load_adapter: bool | None = None load_qlora_adapter: bool | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.modeling_utils.PreTrainedModelKwargs] )
参数
- config (RobertaForCausalLM) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化时，不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
带有一个 language modeling 头部的 RoBERTa 模型，用于 CLM 微调。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看其父类文档，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）。
此模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。像普通的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解一般用法和行为的所有相关信息。
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = None attention_mask: torch.FloatTensor | None = None token_type_ids: torch.LongTensor | None = None position_ids: torch.LongTensor | None = None inputs_embeds: torch.FloatTensor | None = None encoder_hidden_states: torch.FloatTensor | None = None encoder_attention_mask: torch.FloatTensor | None = None labels: torch.LongTensor | None = None past_key_values: tuple[tuple[torch.FloatTensor]] | None = None use_cache: bool | None = None cache_position: torch.Tensor | None = None logits_to_keep: int | torch.Tensor = 0 **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 输入序列 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensorof 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 未被掩码 的 token，
- 0 表示 已被掩码 的 token。
- token_type_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 段落 token 索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。索引从[0,1]中选择：- 0 对应于 句子 A token，
- 1 对应于 句子 B token。仅当模型使用
type_vocab_size参数初始化且其值= 2 时，才能使用此参数。此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。
- position_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。选择范围为[0, config.n_positions - 1]。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选参数，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对如何将input_ids索引转换为关联向量有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制，这将非常有用。 - encoder_hidden_states (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 编码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果模型被配置为解码器，则用于交叉注意力。 - encoder_attention_mask (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免在编码器输入中的填充 token 索引上执行注意力的掩码。如果模型被配置为解码器，则此掩码用于交叉注意力。掩码值从[0, 1]中选择：- 1 表示 未被掩码 的 token，
- 0 表示 已被掩码 的 token。
- labels (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 用于计算从左到右语言建模损失（下一个词预测）的标签。索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size]范围内（请参阅input_ids文档字符串）。索引设置为-100的 token 将被忽略（掩码），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]范围内的 token 计算。 - past_key_values (
tuple, optional) — 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。当use_cache=True或config.use_cache=True时，这通常由模型在解码前一阶段返回的past_key_values组成。仅允许 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。如果未传入
past_key_values，默认将初始化 DynamicCache。模型将输出与输入时相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，则要求用户仅输入未处理的input_ids（即未将其过去的键值状态提供给此模型的那些）形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有input_ids。 - use_cache (
bool, optional) — 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）。 - cache_position (
torch.Tensorof shape(sequence_length), optional) — 表示输入序列 token 在序列中位置的索引。与position_ids不同，此张量不受填充影响。它用于在正确位置更新缓存并推断完整的序列长度。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], optional, defaults to0) — 如果是int，则计算最后logits_to_keep个 token 的 logits。如果是0，则计算所有input_ids的 logits（特殊情况）。生成时只需要最后一个 token 的 logits，只计算该 token 的 logits可以节省内存，这对于长序列或大词汇表大小非常重要。如果是torch.Tensor，则必须是 1D 张量，对应于在序列长度维度中保留的索引。这在使用打包张量格式（batch 和 sequence length 在单个维度中）时很有用。
返回
transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions or tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含根据配置 (RobertaConfig) 和输入而定的各种元素。
-
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), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层；+一个用于每个层的输出），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), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（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), optional, returned whenoutput_attentions=Trueis passed or whenconfig.output_attentions=True) — Tuple oftorch.FloatTensor(one for each layer) of shape(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, optional, 当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 它是 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 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。
该 RobertaForCausalLM 前向传播方法重写了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, RobertaForCausalLM, AutoConfig
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> config.is_decoder = True
>>> model = RobertaForCausalLM.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base", config=config)
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> prediction_logits = outputs.logitsRobertaForMaskedLM
class transformers.RobertaForMaskedLM
< source >( config model_args: ~utils.generic.ModelArgs | None = None adapter_args: ~utils.generic.AdapterArgs | None = None lora_args: ~utils.generic.LoRAArgs | None = None tokenizer_args: ~utils.generic.TokenizerArgs | None = None dataset_args: ~utils.generic.DatasetArgs | None = None data_args: ~utils.generic.DataArgs | None = None training_args: ~utils.generic.TrainingArgs | None = None generation_args: ~utils.generic.GenerationArgs | None = None vision_tower_args: ~utils.generic.VisionTowerArgs | None = None qlora_args: ~utils.generic.QLoRAArgs | None = None vision_tower_template_args: ~utils.generic.VisionTowerTemplateArgs | None = None video_tower_args: ~utils.generic.VideoTowerArgs | None = None vision_config: ~utils.generic.VisionConfig | None = None video_config: ~utils.generic.VideoConfig | None = None load_dataset: bool | None = None load_data_collator: bool | None = None load_processor: bool | None = None load_lora_adapter: bool | None = None load_adapter: bool | None = None load_qlora_adapter: bool | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.modeling_utils.PreTrainedModelKwargs] )
参数
- config (RobertaForMaskedLM) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化模型不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
RoBERTa 模型，顶部带有一个 语言建模 头。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看其父类文档，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）。
此模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。像普通的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解一般用法和行为的所有相关信息。
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = None attention_mask: torch.FloatTensor | None = None token_type_ids: torch.LongTensor | None = None position_ids: torch.LongTensor | None = None inputs_embeds: torch.FloatTensor | None = None encoder_hidden_states: torch.FloatTensor | None = None encoder_attention_mask: torch.FloatTensor | None = None labels: torch.LongTensor | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 输入序列 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensorof 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 未被掩码 的 token，
- 0 表示 已被掩码 的 token。
- token_type_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 段落 token 索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。索引从[0,1]中选择：- 0 对应于 句子 A token，
- 1 对应于 句子 B token。仅当模型使用
type_vocab_size参数初始化且其值= 2 时，才能使用此参数。此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。
- position_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。选择范围为[0, config.n_positions - 1]。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选参数，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对如何将input_ids索引转换为关联向量有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制，这将非常有用。 - encoder_hidden_states (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 编码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果模型被配置为解码器，则用于交叉注意力。 - encoder_attention_mask (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免在编码器输入中的填充 token 索引上执行注意力的掩码。如果模型被配置为解码器，则此掩码用于交叉注意力。掩码值从[0, 1]中选择：- 1 表示 未被掩码 的 token，
- 0 表示 已被掩码 的 token。
- labels (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size]范围内（请参阅input_ids文档字符串）。索引设置为-100的 token 将被忽略（掩码），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]范围内的 token 计算。
返回
transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含根据配置 (RobertaConfig) 和输入而定的各种元素。
-
loss (形状为
(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回) — 掩码语言建模 (MLM) 损失。 -
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), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层；+一个用于每个层的输出），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), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（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。
该 RobertaForMaskedLM 前向传播方法重写了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, RobertaForMaskedLM
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> model = RobertaForMaskedLM.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> inputs = tokenizer("The capital of France is <mask>.", return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> # retrieve index of <mask>
>>> mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0]
>>> predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1)
>>> tokenizer.decode(predicted_token_id)
...
>>> labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> # mask labels of non-<mask> tokens
>>> labels = torch.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100)
>>> outputs = model(**inputs, labels=labels)
>>> round(outputs.loss.item(), 2)
...RobertaForSequenceClassification
class transformers.RobertaForSequenceClassification
< source >( config model_args: ~utils.generic.ModelArgs | None = None adapter_args: ~utils.generic.AdapterArgs | None = None lora_args: ~utils.generic.LoRAArgs | None = None tokenizer_args: ~utils.generic.TokenizerArgs | None = None dataset_args: ~utils.generic.DatasetArgs | None = None data_args: ~utils.generic.DataArgs | None = None training_args: ~utils.generic.TrainingArgs | None = None generation_args: ~utils.generic.GenerationArgs | None = None vision_tower_args: ~utils.generic.VisionTowerArgs | None = None qlora_args: ~utils.generic.QLoRAArgs | None = None vision_tower_template_args: ~utils.generic.VisionTowerTemplateArgs | None = None video_tower_args: ~utils.generic.VideoTowerArgs | None = None vision_config: ~utils.generic.VisionConfig | None = None video_config: ~utils.generic.VideoConfig | None = None load_dataset: bool | None = None load_data_collator: bool | None = None load_processor: bool | None = None load_lora_adapter: bool | None = None load_adapter: bool | None = None load_qlora_adapter: bool | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.modeling_utils.PreTrainedModelKwargs] )
参数
- config (RobertaForSequenceClassification) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化模型不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
RoBERTa 模型，顶部带有一个序列分类/回归头（在池化输出上方的线性层），例如用于 GLUE 任务。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看其父类文档，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）。
此模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。像普通的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解一般用法和行为的所有相关信息。
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = None attention_mask: torch.FloatTensor | None = None token_type_ids: torch.LongTensor | None = None position_ids: torch.LongTensor | None = None inputs_embeds: torch.FloatTensor | None = None labels: torch.LongTensor | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 输入序列 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensorof 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 未被掩码 的 token，
- 0 表示 已被掩码 的 token。
- token_type_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 段落 token 索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。索引从[0,1]中选择：- 0 对应于 句子 A token，
- 1 对应于 句子 B token。仅当模型使用
type_vocab_size参数初始化且其值= 2 时，才能使用此参数。此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。
- position_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。选择范围为[0, config.n_positions - 1]。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选参数，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对如何将input_ids索引转换为关联向量有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制，这将非常有用。 - labels (
torch.LongTensorof shape(batch_size,), optional) — 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（均方误差损失）；如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。
返回
transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含根据配置 (RobertaConfig) 和输入而定的各种元素。
-
loss (形状为
(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回) — 分类损失（如果 config.num_labels==1，则为回归损失）。 -
logits (形状为
(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor) — 分类（如果 config.num_labels==1，则为回归）分数（SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层；+一个用于每个层的输出），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), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（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。
该 RobertaForSequenceClassification 前向传播方法重写了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
单标签分类示例
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, RobertaForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> model = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...
>>> # 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 = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base", num_labels=num_labels)
>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...多标签分类示例
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, RobertaForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> model = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base", 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 = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained(
... "FacebookAI/roberta-base", 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).lossRobertaForMultipleChoice
class transformers.RobertaForMultipleChoice
< source >( config model_args: ~utils.generic.ModelArgs | None = None adapter_args: ~utils.generic.AdapterArgs | None = None lora_args: ~utils.generic.LoRAArgs | None = None tokenizer_args: ~utils.generic.TokenizerArgs | None = None dataset_args: ~utils.generic.DatasetArgs | None = None data_args: ~utils.generic.DataArgs | None = None training_args: ~utils.generic.TrainingArgs | None = None generation_args: ~utils.generic.GenerationArgs | None = None vision_tower_args: ~utils.generic.VisionTowerArgs | None = None qlora_args: ~utils.generic.QLoRAArgs | None = None vision_tower_template_args: ~utils.generic.VisionTowerTemplateArgs | None = None video_tower_args: ~utils.generic.VideoTowerArgs | None = None vision_config: ~utils.generic.VisionConfig | None = None video_config: ~utils.generic.VideoConfig | None = None load_dataset: bool | None = None load_data_collator: bool | None = None load_processor: bool | None = None load_lora_adapter: bool | None = None load_adapter: bool | None = None load_qlora_adapter: bool | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.modeling_utils.PreTrainedModelKwargs] )
参数
- config (RobertaForMultipleChoice) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化模型不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
RoBERTa 模型，顶部带有一个多项选择分类头（在池化输出上方的线性层和 softmax），例如用于 RocStories/SWAG 任务。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看其父类文档，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）。
此模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。像普通的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解一般用法和行为的所有相关信息。
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = None token_type_ids: torch.LongTensor | None = None attention_mask: torch.FloatTensor | None = None labels: torch.LongTensor | None = None position_ids: torch.LongTensor | None = None inputs_embeds: torch.FloatTensor | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, num_choices, sequence_length)) — 输入序列 token 在词汇表中的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- token_type_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, num_choices, sequence_length), optional) — 用于指示输入的第一部分和第二部分的段标记索引。索引在 `[0,1]` 中选择：- 0 对应于 *sentence A* 标记，
- 1 对应于 *sentence B* 标记。此参数仅在模型使用 `type_vocab_size` 参数且值为
初始化时才能使用。= 2. 此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。
- attention_mask (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力操作的掩码。在 `[0, 1]` 中选择掩码值：- 1 表示**未被掩码**的标记，
- 0 表示**被掩码**的标记。
- labels (
torch.LongTensorof shape(batch_size,), optional) — 用于计算多项选择分类损失的标签。索引应在 `[0, ..., num_choices-1]` 范围内，其中 `num_choices` 是输入张量第二维的大小。（请参阅上面的 `input_ids`） - position_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, num_choices, sequence_length), optional) — 位置嵌入中每个输入序列标记位置的索引。在 `[0, config.max_position_embeddings - 1]` 范围内选择。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，您可以通过嵌入表示直接传递，而不是传递 `input_ids`。如果您希望对 `input_ids` 索引如何转换为相关向量有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制，这将非常有用。
返回
transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或 config.return_dict=False）其中包含取决于配置 (RobertaConfig) 和输入的不同元素。
-
loss (形状为 (1,) 的
torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回) — 分类损失。 -
logits (形状为
(batch_size, num_choices)的torch.FloatTensor) — num_choices 是输入张量的第二维大小。（请参阅上面的 input_ids）。分类分数（SoftMax 之前）。
-
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层；+一个用于每个层的输出），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), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（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。
RobertaForMultipleChoice 前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, RobertaForMultipleChoice
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> model = RobertaForMultipleChoice.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> choice0 = "It is eaten with a fork and a knife."
>>> choice1 = "It is eaten while held in the hand."
>>> labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0) # choice0 is correct (according to Wikipedia ;)), batch size 1
>>> encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="pt", padding=True)
>>> outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in encoding.items()}, labels=labels) # batch size is 1
>>> # the linear classifier still needs to be trained
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logitsRobertaForTokenClassification
class transformers.RobertaForTokenClassification
< source >( config model_args: ~utils.generic.ModelArgs | None = None adapter_args: ~utils.generic.AdapterArgs | None = None lora_args: ~utils.generic.LoRAArgs | None = None tokenizer_args: ~utils.generic.TokenizerArgs | None = None dataset_args: ~utils.generic.DatasetArgs | None = None data_args: ~utils.generic.DataArgs | None = None training_args: ~utils.generic.TrainingArgs | None = None generation_args: ~utils.generic.GenerationArgs | None = None vision_tower_args: ~utils.generic.VisionTowerArgs | None = None qlora_args: ~utils.generic.QLoRAArgs | None = None vision_tower_template_args: ~utils.generic.VisionTowerTemplateArgs | None = None video_tower_args: ~utils.generic.VideoTowerArgs | None = None vision_config: ~utils.generic.VisionConfig | None = None video_config: ~utils.generic.VideoConfig | None = None load_dataset: bool | None = None load_data_collator: bool | None = None load_processor: bool | None = None load_lora_adapter: bool | None = None load_adapter: bool | None = None load_qlora_adapter: bool | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.modeling_utils.PreTrainedModelKwargs] )
参数
- config (RobertaForTokenClassification) — 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，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法加载模型权重。
Roberta transformer，顶部带有一个标记分类头（隐藏状态输出顶部的线性层），例如用于命名实体识别 (NER) 任务。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看其父类文档，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）。
此模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。像普通的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解一般用法和行为的所有相关信息。
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = None attention_mask: torch.FloatTensor | None = None token_type_ids: torch.LongTensor | None = None position_ids: torch.LongTensor | None = None inputs_embeds: torch.FloatTensor | None = None labels: torch.LongTensor | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力操作的掩码。在 `[0, 1]` 中选择掩码值：- 1 表示**未被掩码**的标记，
- 0 表示**被掩码**的标记。
- token_type_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 用于指示输入的第一部分和第二部分的段标记索引。索引在 `[0,1]` 中选择：- 0 对应于 *sentence A* 标记，
- 1 对应于 *sentence B* 标记。此参数仅在模型使用 `type_vocab_size` 参数且值为
初始化时才能使用。= 2. 此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。
- position_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 位置嵌入中每个输入序列标记位置的索引。在 `[0, config.n_positions - 1]` 范围内选择。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，您可以通过嵌入表示直接传递，而不是传递 `input_ids`。如果您希望对 `input_ids` 索引如何转换为相关向量有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制，这将非常有用。 - labels (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 用于计算标记分类损失的标签。索引应在 `[0, ..., config.num_labels - 1]` 范围内。
返回
transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或 config.return_dict=False）其中包含取决于配置 (RobertaConfig) 和输入的不同元素。
-
loss (形状为
(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回) — 分类损失。 -
logits (形状为
(batch_size, sequence_length, config.num_labels)的torch.FloatTensor) — 分类分数（SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层；+一个用于每个层的输出），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), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（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。
RobertaForTokenClassification 前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, RobertaForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> model = RobertaForTokenClassification.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> inputs = tokenizer(
... "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)
>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
...
>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...RobertaForQuestionAnswering
class transformers.RobertaForQuestionAnswering
< source >( config model_args: ~utils.generic.ModelArgs | None = None adapter_args: ~utils.generic.AdapterArgs | None = None lora_args: ~utils.generic.LoRAArgs | None = None tokenizer_args: ~utils.generic.TokenizerArgs | None = None dataset_args: ~utils.generic.DatasetArgs | None = None data_args: ~utils.generic.DataArgs | None = None training_args: ~utils.generic.TrainingArgs | None = None generation_args: ~utils.generic.GenerationArgs | None = None vision_tower_args: ~utils.generic.VisionTowerArgs | None = None qlora_args: ~utils.generic.QLoRAArgs | None = None vision_tower_template_args: ~utils.generic.VisionTowerTemplateArgs | None = None video_tower_args: ~utils.generic.VideoTowerArgs | None = None vision_config: ~utils.generic.VisionConfig | None = None video_config: ~utils.generic.VideoConfig | None = None load_dataset: bool | None = None load_data_collator: bool | None = None load_processor: bool | None = None load_lora_adapter: bool | None = None load_adapter: bool | None = None load_qlora_adapter: bool | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.modeling_utils.PreTrainedModelKwargs] )
参数
- config (RobertaForQuestionAnswering) — 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，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法加载模型权重。
Roberta transformer，顶部带有一个跨度分类头，用于像 SQuAD 这样的抽取式问答任务（隐藏状态输出顶部的线性层用于计算 `span start logits` 和 `span end logits`）。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看其父类文档，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）。
此模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。像普通的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解一般用法和行为的所有相关信息。
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = None attention_mask: torch.FloatTensor | None = None token_type_ids: torch.LongTensor | None = None position_ids: torch.LongTensor | None = None inputs_embeds: torch.FloatTensor | None = None start_positions: torch.LongTensor | None = None end_positions: torch.LongTensor | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力操作的掩码。在 `[0, 1]` 中选择掩码值：- 1 表示**未被掩码**的标记，
- 0 表示**被掩码**的标记。
- token_type_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 用于指示输入的第一部分和第二部分的段标记索引。索引在 `[0,1]` 中选择：- 0 对应于 *sentence A* 标记，
- 1 对应于 *sentence B* 标记。此参数仅在模型使用 `type_vocab_size` 参数且值为
初始化时才能使用。= 2. 此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。
- position_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 位置嵌入中每个输入序列标记位置的索引。在 `[0, config.n_positions - 1]` 范围内选择。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，您可以通过嵌入表示直接传递，而不是传递 `input_ids`。如果您希望对 `input_ids` 索引如何转换为相关向量有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制，这将非常有用。 - start_positions (
torch.LongTensorof shape(batch_size,), optional) — 用于计算标记分类损失的标注跨度起始位置（索引）的标签。位置被限制为序列长度（`sequence_length`）。序列外的位置在计算损失时不予考虑。 - end_positions (
torch.LongTensorof shape(batch_size,), optional) — 用于计算标记分类损失的标注跨度结束位置（索引）的标签。位置被限制为序列长度（`sequence_length`）。序列外的位置在计算损失时不予考虑。
返回
transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或 config.return_dict=False）其中包含取决于配置 (RobertaConfig) 和输入的不同元素。
-
loss (
torch.FloatTensorof shape(1,), 可选, 当提供labels时返回) — 总范围提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。 -
start_logits (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length)) — 范围起始分数（SoftMax 之前）。 -
end_logits (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length)) — 范围结束分数（SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层；+一个用于每个层的输出），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), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（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。
RobertaForQuestionAnswering 前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, RobertaForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> model = RobertaForQuestionAnswering.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> 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]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
...
>>> # 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
>>> round(loss.item(), 2)
...