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RoBERTa-PreLayerNorm
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RoBERTa-PreLayerNorm
概述
RoBERTa-PreLayerNorm 模型由 Myle Ott, Sergey Edunov, Alexei Baevski, Angela Fan, Sam Gross, Nathan Ng, David Grangier, Michael Auli 在 fairseq: 用于序列建模的快速可扩展工具包中提出。它与在 fairseq 中使用 --encoder-normalize-before 标志相同。
论文摘要如下：
fairseq 是一个开源的序列建模工具包，允许研究人员和开发人员训练用于翻译、摘要、语言建模和其他文本生成任务的自定义模型。该工具包基于 PyTorch，支持多 GPU 和多机器上的分布式训练。我们还支持在现代 GPU 上进行快速混合精度训练和推理。
此模型由 andreasmadsen 贡献。原始代码可在 此处 找到。
使用技巧
- 其实现与 Roberta 相同，不同之处在于它使用 Norm and Add 而不是 Add and Norm。Add 和 Norm 是指 Attention Is All You Need 中描述的 Addition 和 LayerNormalization。
- 这与在 fairseq 中使用
--encoder-normalize-before标志相同。
资源
RobertaPreLayerNormConfig
class transformers.RobertaPreLayerNormConfig
< 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 position_embedding_type = 'absolute' use_cache = True classifier_dropout = None **kwargs )
参数
- vocab_size (
int, 可选, 默认为 50265) — RoBERTa-PreLayerNorm 模型的词汇表大小。定义了调用 RobertaPreLayerNormModel 或 TFRobertaPreLayerNormModel 时，可以通过inputs_ids表示的不同 token 的数量。 - hidden_size (
int, 可选, 默认为 768) — 编码器层和池化层维度。 - num_hidden_layers (
int, 可选, 默认为 12) — Transformer 编码器中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int, 可选, 默认为 12) — 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 3072) — Transformer 编码器中“中间”（通常称为前馈）层的维度。 - hidden_act (
str或Callable, 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）。如果是字符串，支持"gelu"、"relu"、"silu"和"gelu_new"。 - hidden_dropout_prob (
float, 可选, 默认为 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, 可选, 默认为 0.1) — 注意力概率的 dropout 比例。 - max_position_embeddings (
int, 可选, 默认为 512) — 此模型可能使用的最大序列长度。通常设置为较大值以防万一（例如 512 或 1024 或 2048）。 - type_vocab_size (
int, 可选, 默认为 2) — 调用 RobertaPreLayerNormModel 或 TFRobertaPreLayerNormModel 时，传递的token_type_ids的词汇表大小。 - initializer_range (
float, 可选, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的截断正态初始化器的标准差。 - layer_norm_eps (
float, 可选, 默认为 1e-12) — 层归一化层使用的 epsilon 值。 - position_embedding_type (
str, 可选, 默认为"absolute") — 位置嵌入类型。选择"absolute"、"relative_key"、"relative_key_query"中的一个。对于位置嵌入，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。 - is_decoder (
bool, 可选, 默认为False) — 模型是否用作解码器。如果为False，模型则用作编码器。 - 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。 - classifier_dropout (
float, 可选) — 分类头的 dropout 比例。
这是用于存储 RobertaPreLayerNormModel 或 TFRobertaPreLayerNormModel 配置的配置类。它用于根据指定参数实例化 RoBERTa-PreLayerNorm 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将生成与 RoBERTa-PreLayerNorm andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40 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 文档。
示例
>>> from transformers import RobertaPreLayerNormConfig, RobertaPreLayerNormModel
>>> # Initializing a RoBERTa-PreLayerNorm configuration
>>> configuration = RobertaPreLayerNormConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = RobertaPreLayerNormModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configRobertaPreLayerNormModel
class transformers.RobertaPreLayerNormModel
< source >( config add_pooling_layer = True )
参数
- config (RobertaPreLayerNormModel) — 带有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相关的权重，只加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
- 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（仅有自注意力机制），也可以作为解码器，在这种情况下，在自注意力层之间添加一层交叉注意力，遵循 Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Lukasz Kaiser 和 Illia Polosukhin 的《Attention is all you need》_ 中描述的架构。
要作为解码器使用，模型需要使用配置中 is_decoder 参数设置为 True 进行初始化。要在 Seq2Seq 模型中使用，模型需要同时使用 is_decoder 参数和 add_cross_attention 设置为 True 进行初始化；此时，正向传播时将需要 encoder_hidden_states 作为输入。
.. _Attention is all you need: https://huggingface.co/papers/1706.03762
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为其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）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其作为常规 PyTorch 模块使用，并参考 PyTorch 文档中所有与通用用法和行为相关的内容。
前向传播
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None token_type_ids: 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[list[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 ) → transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或 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 token 的索引。默认情况下会忽略填充。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。详情请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力操作的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 token 未被掩码，
- 0 表示 token 已被掩码。
- token_type_ids (
torch.LongTensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 分段 token 索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。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。此参数仅在模型使用
type_vocab_size参数且值为
初始化时使用。= 2. 此张量中的所有值应始终小于 type_vocab_size。
- position_ids (
torch.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列 token 在位置嵌入中的位置索引。在[0, config.n_positions - 1]范围内选择。 - head_mask (
torch.Tensor, 形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示头部未被掩码，
- 0 表示头部已被掩码。
- inputs_embeds (
torch.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以直接传递嵌入表示而不是传递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.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。如果模型被配置为解码器，则用于交叉注意力。 - encoder_attention_mask (
torch.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对编码器输入的填充 token 索引执行注意力操作的掩码。如果模型被配置为解码器，则此掩码用于交叉注意力。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 token 未被掩码，
- 0 表示 token 已被掩码。
- past_key_values (
list[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：
- 一个 Cache 实例，请参阅我们的 kv cache 指南；
- 一个
config.n_layers长度的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组包含两个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量）。这也称为旧版缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果没有传入
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（那些没有将过去的键值状态提供给此模型的输入）而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的input_ids。 - 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。更多详细信息请参阅返回张量中的attentions。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详细信息请参阅返回张量中的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
返回
transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False），根据配置（RobertaPreLayerNormConfig）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。 -
pooler_output (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, hidden_size)) — 序列中第一个 token（分类 token）的最后一层隐藏状态，经过用于辅助预训练任务的层进行进一步处理后。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。线性层权重在预训练期间根据下一个句子预测（分类）目标进行训练。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入output_hidden_states=True或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），加上每个层的输出），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), 可选, 当传入output_attentions=True或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), 可选, 当传入output_attentions=True且config.add_cross_attention=True或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)。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, 可选, 当传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。更多详细信息请参阅我们的 kv cache 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（参见past_key_values输入）加速顺序解码。
RobertaPreLayerNormModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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。
RobertaPreLayerNormForCausalLM
class transformers.RobertaPreLayerNormForCausalLM
< source >( config )
参数
- config (RobertaPreLayerNormForCausalLM) — 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，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法加载模型权重。
RoBERTa-PreLayerNorm 模型，顶部带有 语言建模 头，用于 CLM 微调。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为其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）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其作为常规 PyTorch 模块使用，并参考 PyTorch 文档中所有与通用用法和行为相关的内容。
前向传播
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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 (
torch.LongTensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 词汇表中输入序列 token 的索引。默认情况下会忽略填充。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。详情请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力操作的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 token 未被掩码，
- 0 表示 token 已被掩码。
- token_type_ids (
torch.LongTensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 分段 token 索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。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。此参数仅在模型使用
type_vocab_size参数且值为
初始化时使用。= 2. 此张量中的所有值应始终小于 type_vocab_size。
- position_ids (
torch.LongTensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列 token 在位置嵌入中的位置索引。在[0, config.n_positions - 1]范围内选择。 - head_mask (
torch.FloatTensor, 形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示头部未被掩码，
- 0 表示头部已被掩码。
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以直接传递嵌入表示而不是传递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.FloatTensor, 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。如果模型被配置为解码器，则用于交叉注意力。 - encoder_attention_mask (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对编码器输入的填充 token 索引执行注意力操作的掩码。如果模型被配置为解码器，则此掩码用于交叉注意力。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 token 未被掩码，
- 0 表示 token 已被掩码。
- labels (
torch.LongTensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 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（参见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[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：
- 一个 Cache 实例，请参阅我们的 kv cache 指南；
- 一个
config.n_layers长度的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组包含两个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量）。这也称为旧版缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果没有传入
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（那些没有将过去的键值状态提供给此模型的输入）而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的input_ids。 - 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。更多详细信息请参阅返回张量中的attentions。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详细信息请参阅返回张量中的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
返回
transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False），根据配置（RobertaPreLayerNormConfig）和输入包含各种元素。
-
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), 可选, 当传入output_hidden_states=True或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），加上每个层的输出），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), 可选, 当传入output_attentions=True或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), 可选, 当传入output_attentions=True或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, 当传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。更多详细信息请参阅我们的 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。
RobertaPreLayerNormForCausalLM 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, RobertaPreLayerNormForCausalLM, AutoConfig
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> config.is_decoder = True
>>> model = RobertaPreLayerNormForCausalLM.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40", config=config)
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> prediction_logits = outputs.logitsRobertaPreLayerNormForMaskedLM
class transformers.RobertaPreLayerNormForMaskedLM
< source >( config )
参数
- config (RobertaPreLayerNormForMaskedLM) — 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，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法加载模型权重。
RoBERTa-PreLayerNorm 模型，顶部带有 语言建模 头。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为其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）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其作为常规 PyTorch 模块使用，并参考 PyTorch 文档中所有与通用用法和行为相关的内容。
前向传播
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 词汇表中输入序列 token 的索引。默认情况下会忽略填充。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。详情请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力操作的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 token 未被掩码，
- 0 表示 token 已被掩码。
- token_type_ids (
torch.LongTensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 分段 token 索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。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。此参数仅在模型使用
type_vocab_size参数且值为
初始化时使用。= 2. 此张量中的所有值应始终小于 type_vocab_size。
- position_ids (
torch.LongTensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列 token 在位置嵌入中的位置索引。在[0, config.n_positions - 1]范围内选择。 - head_mask (
torch.FloatTensor, 形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示头部未被掩码，
- 0 表示头部已被掩码。
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以直接传递嵌入表示而不是传递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.FloatTensor, 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。如果模型被配置为解码器，则用于交叉注意力。 - encoder_attention_mask (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对编码器输入的填充 token 索引执行注意力操作的掩码。如果模型被配置为解码器，则此掩码用于交叉注意力。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 token 未被掩码，
- 0 表示 token 已被掩码。
- labels (
torch.LongTensor, 形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 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（参见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。 - output_attentions (
bool, optional) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。更多详细信息请参阅返回张量中的attentions。 - output_hidden_states (
bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详细信息请参阅返回张量中的hidden_states。 - return_dict (
bool, optional) — 是否返回一个 ModelOutput 对象而不是一个普通的元组。
返回
transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput 对象或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含根据配置（RobertaPreLayerNormConfig）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), 可选, 当传入output_hidden_states=True或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），加上每个层的输出），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), 可选, 当传入output_attentions=True或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。
RobertaPreLayerNormForMaskedLM 的前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, RobertaPreLayerNormForMaskedLM
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = RobertaPreLayerNormForMaskedLM.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> 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)
...RobertaPreLayerNormForSequenceClassification
class transformers.RobertaPreLayerNormForSequenceClassification
< source >( config )
参数
- config (RobertaPreLayerNormForSequenceClassification) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
RoBERTa-PreLayerNorm 模型 Transformer，顶部带有一个序列分类/回归头（在池化输出之上添加一个线性层），例如用于 GLUE 任务。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为其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）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其作为常规 PyTorch 模块使用，并参考 PyTorch 文档中所有与通用用法和行为相关的内容。
前向传播
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 词汇表中输入序列标记的索引。填充默认会被忽略。索引可以通过 AutoTokenizer 获取。更多详细信息请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 避免对填充标记索引执行注意力操作的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示标记未被掩盖，
- 0 表示标记被掩盖。
- token_type_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 分段标记索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。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。此参数仅当模型使用
type_vocab_size参数且其值为= 2 时才能使用。此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。
- position_ids (
torch.LongTensor，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]。 - head_mask (
torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块中选定的头无效的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示头部未被掩盖，
- 0 表示头部被掩盖。
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入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权，而不是模型内部的嵌入查找矩阵，这将很有用。 - 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）。 - output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。更多详细信息请参阅返回张量中的attentions。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详细信息请参阅返回张量中的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 对象而不是一个普通的元组。
返回
transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 对象或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含根据配置（RobertaPreLayerNormConfig）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), 可选, 当传入output_hidden_states=True或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），加上每个层的输出），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), 可选, 当传入output_attentions=True或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。
RobertaPreLayerNormForSequenceClassification 的前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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。
单标签分类示例
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, RobertaPreLayerNormForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = RobertaPreLayerNormForSequenceClassification.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> 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 = RobertaPreLayerNormForSequenceClassification.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40", 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, RobertaPreLayerNormForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = RobertaPreLayerNormForSequenceClassification.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40", 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 = RobertaPreLayerNormForSequenceClassification.from_pretrained(
... "andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40", 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).lossRobertaPreLayerNormForMultipleChoice
class transformers.RobertaPreLayerNormForMultipleChoice
< source >( config )
参数
- config (RobertaPreLayerNormForMultipleChoice) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
Roberta Prelayernorm 模型带有多项选择分类头（在池化输出之上添加一个线性层和一个 softmax），例如用于 RocStories/SWAG 任务。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为其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）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其作为常规 PyTorch 模块使用，并参考 PyTorch 文档中所有与通用用法和行为相关的内容。
前向传播
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。索引可以通过 AutoTokenizer 获取。更多详细信息请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- token_type_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)，可选) — 分段标记索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。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。此参数仅当模型使用
type_vocab_size参数且其值为= 2 时才能使用。此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。
- attention_mask (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 避免对填充标记索引执行注意力操作的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示标记未被掩盖，
- 0 表示标记被掩盖。
- labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 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是输入张量第二个维度的大小。（请参阅上面的input_ids） - position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, num_choices, 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]。 - head_mask (
torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块中选定的头无效的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示头部未被掩盖，
- 0 表示头部被掩盖。
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入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权，而不是模型内部的嵌入查找矩阵，这将很有用。 - output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。更多详细信息请参阅返回张量中的attentions。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详细信息请参阅返回张量中的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 对象而不是一个普通的元组。
返回
transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput 对象或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含根据配置（RobertaPreLayerNormConfig）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。 -
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), 可选, 当传入output_hidden_states=True或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），加上每个层的输出），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), 可选, 当传入output_attentions=True或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。
RobertaPreLayerNormForMultipleChoice 的前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, RobertaPreLayerNormForMultipleChoice
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = RobertaPreLayerNormForMultipleChoice.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> 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.logitsRobertaPreLayerNormForTokenClassification
class transformers.RobertaPreLayerNormForTokenClassification
< source >( config )
参数
- config (RobertaPreLayerNormForTokenClassification) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
Roberta Prelayernorm Transformer 顶部带有一个标记分类头（在隐藏状态输出之上添加一个线性层），例如用于命名实体识别（NER）任务。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为其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）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其作为常规 PyTorch 模块使用，并参考 PyTorch 文档中所有与通用用法和行为相关的内容。
前向传播
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 词汇表中输入序列标记的索引。填充默认会被忽略。索引可以通过 AutoTokenizer 获取。更多详细信息请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 避免对填充标记索引执行注意力操作的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示标记未被掩盖，
- 0 表示标记被掩盖。
- token_type_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 分段标记索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。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。此参数仅当模型使用
type_vocab_size参数且其值为= 2 时才能使用。此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。
- position_ids (
torch.LongTensor，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]。 - head_mask (
torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块中选定的头无效的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示头部未被掩盖，
- 0 表示头部被掩盖。
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入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权，而不是模型内部的嵌入查找矩阵，这将很有用。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 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。 - output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。更多详细信息请参阅返回张量中的attentions。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详细信息请参阅返回张量中的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 对象而不是一个普通的元组。
返回
transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 对象或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含根据配置（RobertaPreLayerNormConfig）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。 -
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), 可选, 当传入output_hidden_states=True或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），加上每个层的输出），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), 可选, 当传入output_attentions=True或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。
RobertaPreLayerNormForTokenClassification 的前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, RobertaPreLayerNormForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = RobertaPreLayerNormForTokenClassification.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> 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)
...RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering
class transformers.RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering
< source >( config )
参数
- config (RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
Roberta Prelayernorm Transformer 顶部带有一个用于抽取式问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出之上添加一个线性层，用于计算 span start logits 和 span end logits）。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为其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）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其作为常规 PyTorch 模块使用，并参考 PyTorch 文档中所有与通用用法和行为相关的内容。
前向传播
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None start_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None end_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，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()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，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]之间：- 1 表示未被掩盖的标记，
- 0 表示被掩盖的标记。
- token_type_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 表示输入的第一部分和第二部分的段标记索引。索引选择在[0,1]之间：- 0 对应于句子 A标记，
- 1 对应于句子 B标记。此参数仅在模型使用
type_vocab_size参数（值为= 2）初始化时才能使用。此张量中的所有值应始终小于 type_vocab_size。
- position_ids (
torch.LongTensor，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]。 - head_mask (
torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码。掩码值选择在[0, 1]之间：- 1 表示头部未被掩盖，
- 0 表示头部被掩盖。
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，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。如果您希望对如何将input_ids索引转换为相关向量具有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制，这会很有用。 - start_positions (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算标记分类损失的标注跨度起点的标签（索引）。位置被限制在序列长度（sequence_length）内。序列之外的位置不计入损失计算。 - end_positions (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算标记分类损失的标注跨度结束的标签（索引）。位置被限制在序列长度（sequence_length）内。序列之外的位置不计入损失计算。 - 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，请参阅返回张量中的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，请参阅返回张量中的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回ModelOutput而不是普通元组。
返回
transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput或torch.FloatTensor的元组（如果传入return_dict=False或config.return_dict=False），包含根据配置（RobertaPreLayerNormConfig）和输入而异的各种元素。
-
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), 可选, 当传入output_hidden_states=True或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），加上每个层的输出），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), 可选, 当传入output_attentions=True或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。
RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering的forward方法，覆盖了__call__特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> 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)
...TFRobertaPreLayerNormModel
class transformers.TFRobertaPreLayerNormModel
< source >( config *inputs **kwargs )
参数
- config (RobertaPreLayerNormConfig) — 模型的配置类，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，只加载配置。请查看from_pretrained()方法加载模型权重。
裸 RoBERTa-PreLayerNorm 模型 Transformer，输出原始隐藏状态，顶部没有任何特定头部。
此模型继承自TFPreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为其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keras.Model的子类。将其作为常规 TF 2.0 Keras 模型使用，并参考 TF 2.0 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。
transformers 中的 TensorFlow 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
- 所有输入作为第一个位置参数中的列表、元组或字典。
支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。由于此支持，在使用model.fit()等方法时，一切都应该“正常工作”——只需以model.fit()支持的任何格式传递您的输入和标签！但是，如果您想在fit()和predict()等 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，您可以使用三种可能性来收集第一个位置参数中的所有输入张量
- 只有一个
input_ids的单个张量，没有其他：model(input_ids) - 长度可变的列表，包含一个或多个输入张量，按文档字符串中给出的顺序：
model([input_ids, attention_mask])或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids]) - 一个字典，其中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：
model({"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids})
请注意，当使用子类化创建模型和层时，您无需担心这些，因为您可以像传递给任何其他 Python 函数一样传递输入！
调用
< source >( input_ids: TFModelInputType | None = 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 encoder_hidden_states: np.ndarray | tf.Tensor | None = None encoder_attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None past_key_values: Optional[tuple[tuple[Union[np.ndarray, tf.Tensor]]]] = 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.TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions或tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(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.call()和PreTrainedTokenizer.encode()。
- attention_mask (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，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]之间：- 1 表示未被掩盖的标记，
- 0 表示被掩盖的标记。
- token_type_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 表示输入的第一部分和第二部分的段标记索引。索引选择在[0, 1]之间：- 0 对应于句子 A标记，
- 1 对应于句子 B标记。
- position_ids (
Numpy array或tf.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.max_position_embeddings - 1]。 - head_mask (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码。掩码值选择在[0, 1]之间：- 1 表示头部未被掩盖，
- 0 表示头部被掩盖。
- inputs_embeds (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，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。如果您希望对如何将input_ids索引转换为相关向量具有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制，这会很有用。 - 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，请参阅返回张量中的attentions。此参数只能在即时模式下使用，在图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，请参阅返回张量中的hidden_states。此参数只能在即时模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回ModelOutput而不是普通元组。此参数可在即时模式下使用，在图模式下其值将始终设置为 True。 - training (
bool，可选，默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（某些模块如 dropout 模块在训练和评估之间具有不同的行为）。 - encoder_hidden_states (
tf.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 (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，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]之间：- 1 表示未被掩盖的标记，
- 0 表示被掩盖的标记。
- past_key_values (
tuple[tuple[tf.Tensor]]，长度为config.n_layers) — 包含预先计算的注意力块的键值隐藏状态。可用于加速解码。如果使用past_key_values，用户可以选择只输入形状为(batch_size, 1)的最后decoder_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decoder_input_ids。 - use_cache (
bool，可选，默认为True) — 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。训练期间设置为False，生成期间设置为True。
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或 tuple(tf.Tensor)
一个transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions或tf.Tensor的元组（如果传入return_dict=False或config.return_dict=False），包含根据配置（RobertaPreLayerNormConfig）和输入而异的各种元素。
-
last_hidden_state (
tf.Tensorof shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。 -
pooler_output (
tf.Tensor，形状为(batch_size, hidden_size)) — 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，经由线性层和 Tanh 激活函数进一步处理。线性层权重在预训练期间根据下一个句子预测（分类）目标进行训练。此输出通常不是输入语义内容的良好摘要，通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。
-
past_key_values (
list[tf.Tensor]，可选，当传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回) —tf.Tensor的列表，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。 -
hidden_states (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor的元组（一个用于嵌入输出 + 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加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor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(tf.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor的元组（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。
TFRobertaPreLayerNormModel的forward方法，覆盖了__call__特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, TFRobertaPreLayerNormModel
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = TFRobertaPreLayerNormModel.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="tf")
>>> outputs = model(inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_stateTFRobertaPreLayerNormForCausalLM
class transformers.TFRobertaPreLayerNormForCausalLM
< source >( config: RobertaPreLayerNormConfig *inputs **kwargs )
调用
< source >( input_ids: TFModelInputType | None = 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 encoder_hidden_states: np.ndarray | tf.Tensor | None = None encoder_attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None past_key_values: Optional[tuple[tuple[Union[np.ndarray, tf.Tensor]]]] = None use_cache: Optional[bool] = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None labels: np.ndarray | tf.Tensor | None = None training: Optional[bool] = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithCrossAttentions或tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(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.call()和PreTrainedTokenizer.encode()。
- attention_mask (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，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]之间：- 1 表示未被掩盖的标记，
- 0 表示被掩盖的标记。
- token_type_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 表示输入的第一部分和第二部分的段标记索引。索引选择在[0, 1]之间：- 0 对应于句子 A标记，
- 1 对应于句子 B标记。
- position_ids (
Numpy array或tf.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.max_position_embeddings - 1]。 - head_mask (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码。掩码值选择在[0, 1]之间：- 1 表示头部未被掩盖，
- 0 表示头部被掩盖。
- inputs_embeds (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，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。如果您希望对如何将input_ids索引转换为相关向量具有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制，这会很有用。 - 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，请参阅返回张量中的attentions。此参数只能在即时模式下使用，在图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，请参阅返回张量中的hidden_states。此参数只能在即时模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 对象而不是普通的元组。此参数可在即时模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。 - training (
bool, 可选, 默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（某些模块，如 dropout 模块在训练和评估之间的行为不同）。 - encoder_hidden_states (
tf.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 (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对编码器输入的填充标记索引执行注意力的掩码。如果模型配置为解码器，则此掩码用于交叉注意力。掩码值选择范围为[0, 1]:- 1 表示标记 未被掩盖,
- 0 表示标记 被掩盖.
- past_key_values (
tuple[tuple[tf.Tensor]]，长度为config.n_layers) — 包含预计算的注意力块的键和值隐藏状态。可用于加速解码。如果使用past_key_values，用户可以选择只输入形状为(batch_size, 1)的最后一个decoder_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decoder_input_ids。 - 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，可用于加速解码（参见past_key_values）。训练期间设置为False，生成期间设置为True - labels (
tf.Tensor或np.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于计算交叉熵分类损失的标签。索引应在[0, ..., config.vocab_size - 1]之间。
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithCrossAttentions 或一个 tf.Tensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含各种元素，具体取决于配置 (RobertaPreLayerNormConfig) 和输入。
-
loss (形状为
(n,)的tf.Tensor，可选，其中n是非掩码标签的数量，当提供了labels时返回) — 语言建模损失（用于下一标记预测）。 -
logits (
tf.Tensorof shape(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言模型头部的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。 -
hidden_states (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor的元组（一个用于嵌入输出 + 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加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor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(tf.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor的元组（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。
-
past_key_values (
list[tf.Tensor]，可选，当传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回) —tf.Tensor的列表，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。
TFRobertaPreLayerNormForCausalLM 的 forward 方法，重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, TFRobertaPreLayerNormForCausalLM
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = TFRobertaPreLayerNormForCausalLM.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="tf")
>>> outputs = model(inputs)
>>> logits = outputs.logitsTFRobertaPreLayerNormForMaskedLM
class transformers.TFRobertaPreLayerNormForMaskedLM
< source >( config *inputs **kwargs )
参数
- config (RobertaPreLayerNormConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不加载与模型相关的权重，只加载配置。请查阅 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
RoBERTa-PreLayerNorm 模型，顶部带有 语言建模 头。
此模型继承自TFPreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为其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keras.Model的子类。将其作为常规 TF 2.0 Keras 模型使用，并参考 TF 2.0 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。
transformers 中的 TensorFlow 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
- 所有输入作为第一个位置参数中的列表、元组或字典。
支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。由于此支持，在使用model.fit()等方法时，一切都应该“正常工作”——只需以model.fit()支持的任何格式传递您的输入和标签！但是，如果您想在fit()和predict()等 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，您可以使用三种可能性来收集第一个位置参数中的所有输入张量
- 只有一个
input_ids的单个张量，没有其他：model(input_ids) - 长度可变的列表，包含一个或多个输入张量，按文档字符串中给出的顺序：
model([input_ids, attention_mask])或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids]) - 一个字典，其中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：
model({"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids})
请注意，当使用子类化创建模型和层时，您无需担心这些，因为您可以像传递给任何其他 Python 函数一样传递输入！
调用
< source >( input_ids: TFModelInputType | None = 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 output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None labels: np.ndarray | tf.Tensor | None = None training: Optional[bool] = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(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.call() 和 PreTrainedTokenizer.encode()。
- attention_mask (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]:- 1 表示标记 未被掩盖,
- 0 表示标记 被掩盖.
- token_type_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 分段标记索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。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.
- position_ids (
Numpy array或tf.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.max_position_embeddings - 1]。 - head_mask (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads), 可选) — 用于使自注意力模块的选定头无效的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]:- 1 表示头 未被掩盖,
- 0 表示头 被掩盖.
- inputs_embeds (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size), 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，请参阅返回张量下的attentions。此参数只能在即时模式下使用，在图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，请参阅返回张量下的hidden_states。此参数只能在即时模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 对象而不是普通的元组。此参数可在即时模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。 - training (
bool, 可选, 默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（某些模块，如 dropout 模块在训练和评估之间的行为不同）。 - labels (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size]之间（参见input_ids文档字符串）。索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记计算。
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput 或一个 tf.Tensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含各种元素，具体取决于配置 (RobertaPreLayerNormConfig) 和输入。
-
loss (
tf.Tensorof shape(n,), 可选, 其中 n 是非掩码标签的数量，当提供labels时返回) — 掩码语言模型 (MLM) 损失。 -
logits (
tf.Tensorof shape(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言模型头部的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。 -
hidden_states (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor的元组（一个用于嵌入输出 + 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加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor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。
TFRobertaPreLayerNormForMaskedLM 的 forward 方法，重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, TFRobertaPreLayerNormForMaskedLM
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = TFRobertaPreLayerNormForMaskedLM.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> inputs = tokenizer("The capital of France is <mask>.", return_tensors="tf")
>>> logits = model(**inputs).logits
>>> # retrieve index of <mask>
>>> mask_token_index = tf.where((inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0])
>>> selected_logits = tf.gather_nd(logits[0], indices=mask_token_index)
>>> predicted_token_id = tf.math.argmax(selected_logits, axis=-1)
>>> tokenizer.decode(predicted_token_id)
' Paris'TFRobertaPreLayerNormForSequenceClassification
class transformers.TFRobertaPreLayerNormForSequenceClassification
< source >( config *inputs **kwargs )
参数
- config (RobertaPreLayerNormConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不加载与模型相关的权重，只加载配置。请查阅 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
RoBERTa-PreLayerNorm 模型 Transformer，顶部带有一个序列分类/回归头（在池化输出之上添加一个线性层），例如用于 GLUE 任务。
此模型继承自TFPreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为其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keras.Model的子类。将其作为常规 TF 2.0 Keras 模型使用，并参考 TF 2.0 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。
transformers 中的 TensorFlow 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
- 所有输入作为第一个位置参数中的列表、元组或字典。
支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。由于此支持，在使用model.fit()等方法时，一切都应该“正常工作”——只需以model.fit()支持的任何格式传递您的输入和标签！但是，如果您想在fit()和predict()等 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，您可以使用三种可能性来收集第一个位置参数中的所有输入张量
- 只有一个
input_ids的单个张量，没有其他：model(input_ids) - 长度可变的列表，包含一个或多个输入张量，按文档字符串中给出的顺序：
model([input_ids, attention_mask])或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids]) - 一个字典，其中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：
model({"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids})
请注意，当使用子类化创建模型和层时，您无需担心这些，因为您可以像传递给任何其他 Python 函数一样传递输入！
调用
< source >( input_ids: TFModelInputType | None = 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 output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None labels: np.ndarray | tf.Tensor | None = None training: Optional[bool] = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(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.call() 和 PreTrainedTokenizer.encode()。
- attention_mask (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]:- 1 表示标记 未被掩盖,
- 0 表示标记 被掩盖.
- token_type_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 分段标记索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。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.
- position_ids (
Numpy array或tf.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.max_position_embeddings - 1]。 - head_mask (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads), 可选) — 用于使自注意力模块的选定头无效的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]:- 1 表示头 未被掩盖,
- 0 表示头 被掩盖.
- inputs_embeds (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size), 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，请参阅返回张量下的attentions。此参数只能在即时模式下使用，在图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，请参阅返回张量下的hidden_states。此参数只能在即时模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 对象而不是普通的元组。此参数可在即时模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。 - training (
bool, 可选, 默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（某些模块，如 dropout 模块在训练和评估之间的行为不同）。 - labels (
tf.Tensor，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]之间。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）。
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput 或一个 tf.Tensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含各种元素，具体取决于配置 (RobertaPreLayerNormConfig) 和输入。
-
loss (
tf.Tensor，形状为(batch_size, )，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 (
tf.Tensor，形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类（或回归，如果 config.num_labels==1）分数（SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor的元组（一个用于嵌入输出 + 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加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor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。
TFRobertaPreLayerNormForSequenceClassification 的 forward 方法，重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, TFRobertaPreLayerNormForSequenceClassification
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = TFRobertaPreLayerNormForSequenceClassification.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> 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 = TFRobertaPreLayerNormForSequenceClassification.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40", num_labels=num_labels)
>>> labels = tf.constant(1)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).lossTFRobertaPreLayerNormForMultipleChoice
class transformers.TFRobertaPreLayerNormForMultipleChoice
< source >( config *inputs **kwargs )
参数
- config (RobertaPreLayerNormConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不加载与模型相关的权重，只加载配置。请查阅 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
RobertaPreLayerNorm 模型，顶部带有多项选择分类头（池化输出顶部是一个线性层和 softmax），例如用于 RocStories/SWAG 任务。
此模型继承自TFPreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为其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keras.Model的子类。将其作为常规 TF 2.0 Keras 模型使用，并参考 TF 2.0 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。
transformers 中的 TensorFlow 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
- 所有输入作为第一个位置参数中的列表、元组或字典。
支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。由于此支持，在使用model.fit()等方法时，一切都应该“正常工作”——只需以model.fit()支持的任何格式传递您的输入和标签！但是，如果您想在fit()和predict()等 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，您可以使用三种可能性来收集第一个位置参数中的所有输入张量
- 只有一个
input_ids的单个张量，没有其他：model(input_ids) - 长度可变的列表，包含一个或多个输入张量，按文档字符串中给出的顺序：
model([input_ids, attention_mask])或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids]) - 一个字典，其中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：
model({"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids})
请注意，当使用子类化创建模型和层时，您无需担心这些，因为您可以像传递给任何其他 Python 函数一样传递输入！
调用
< source >( input_ids: TFModelInputType | None = 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 output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None labels: np.ndarray | tf.Tensor | None = None training: Optional[bool] = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFMultipleChoiceModelOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, num_choices, 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.call() 和 PreTrainedTokenizer.encode()。
- attention_mask (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]:- 1 表示标记 未被掩盖,
- 0 表示标记 被掩盖.
- token_type_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length), 可选) — 分段标记索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。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.
- position_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, num_choices, 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]。 - head_mask (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads), 可选) — 用于使自注意力模块的选定头无效的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]:- 1 表示头 未被掩盖,
- 0 表示头 被掩盖.
- inputs_embeds (
tf.Tensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，这会很有用。 - output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。更多详情请参阅返回张量下的attentions。此参数只能在 eager 模式下使用，在图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。更多详情请参阅返回张量下的hidden_states。此参数只能在 eager 模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通的元组。此参数可在 eager 模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。 - training (
bool, 可选，默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（某些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。 - labels (
tf.Tensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算多项选择分类损失的标签。索引应在[0, ..., num_choices]范围内，其中num_choices是输入张量第二维的大小。（请参见上面的input_ids）
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFMultipleChoiceModelOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFMultipleChoiceModelOutput 或一个 tf.Tensor 元组（如果传递 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含根据配置（RobertaPreLayerNormConfig）和输入而定的各种元素。
-
loss (
tf.Tensor，形状为 (batch_size, )，可选，当提供labels时返回) — 分类损失。 -
logits (
tf.Tensor，形状为(batch_size, num_choices)) — num_choices 是输入张量的第二维。（参见上面的 input_ids）。分类分数（SoftMax 之前）。
-
hidden_states (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor的元组（一个用于嵌入输出 + 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加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor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。
TFRobertaPreLayerNormForMultipleChoice 的前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, TFRobertaPreLayerNormForMultipleChoice
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = TFRobertaPreLayerNormForMultipleChoice.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> 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."
>>> encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="tf", padding=True)
>>> inputs = {k: tf.expand_dims(v, 0) for k, v in encoding.items()}
>>> outputs = model(inputs) # batch size is 1
>>> # the linear classifier still needs to be trained
>>> logits = outputs.logitsTFRobertaPreLayerNormForTokenClassification
class transformers.TFRobertaPreLayerNormForTokenClassification
< source >( config *inputs **kwargs )
参数
- config (RobertaPreLayerNormConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化并不会加载与模型相关的权重，只加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
RoBERTa-PreLayerNorm 模型，顶部带有一个 token 分类头（隐藏状态输出顶部的一个线性层），例如用于命名实体识别（NER）任务。
此模型继承自TFPreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为其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keras.Model的子类。将其作为常规 TF 2.0 Keras 模型使用，并参考 TF 2.0 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。
transformers 中的 TensorFlow 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
- 所有输入作为第一个位置参数中的列表、元组或字典。
支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。由于此支持，在使用model.fit()等方法时，一切都应该“正常工作”——只需以model.fit()支持的任何格式传递您的输入和标签！但是，如果您想在fit()和predict()等 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，您可以使用三种可能性来收集第一个位置参数中的所有输入张量
- 只有一个
input_ids的单个张量，没有其他：model(input_ids) - 长度可变的列表，包含一个或多个输入张量，按文档字符串中给出的顺序：
model([input_ids, attention_mask])或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids]) - 一个字典，其中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：
model({"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids})
请注意，当使用子类化创建模型和层时，您无需担心这些，因为您可以像传递给任何其他 Python 函数一样传递输入！
调用
< source >( input_ids: TFModelInputType | None = 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 output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None labels: np.ndarray | tf.Tensor | None = None training: Optional[bool] = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFTokenClassifierOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列 token 的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.call() 和 PreTrainedTokenizer.encode()。
- attention_mask (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 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]之间：- 1 表示 token 未被掩盖，
- 0 表示 token 已被掩盖。
- token_type_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 段落 token 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]之间：- 0 对应于 句子 A token，
- 1 对应于 句子 B token。
- position_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列 token 在位置嵌入中的位置索引。选择范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。 - head_mask (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块的选定头失效的掩码。掩码值选择在[0, 1]之间：- 1 表示头未被掩盖，
- 0 表示头已被掩盖。
- inputs_embeds (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，这会很有用。 - output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。更多详情请参阅返回张量下的attentions。此参数只能在 eager 模式下使用，在图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。更多详情请参阅返回张量下的hidden_states。此参数只能在 eager 模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通的元组。此参数可在 eager 模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。 - training (
bool, 可选，默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（某些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。 - labels (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算 token 分类损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFTokenClassifierOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFTokenClassifierOutput 或一个 tf.Tensor 元组（如果传递 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含根据配置（RobertaPreLayerNormConfig）和输入而定的各种元素。
-
loss (
tf.Tensor，形状为(n,)，可选，其中 n 是未被掩盖的标签数量，当提供labels时返回) — 分类损失。 -
logits (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — 分类分数（SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor的元组（一个用于嵌入输出 + 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加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor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。
TFRobertaPreLayerNormForTokenClassification 的前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, TFRobertaPreLayerNormForTokenClassification
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = TFRobertaPreLayerNormForTokenClassification.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> inputs = tokenizer(
... "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="tf"
... )
>>> logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_token_class_ids = tf.math.argmax(logits, axis=-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] for t in predicted_token_class_ids[0].numpy().tolist()]TFRobertaPreLayerNormForQuestionAnswering
class transformers.TFRobertaPreLayerNormForQuestionAnswering
< source >( config *inputs **kwargs )
参数
- config (RobertaPreLayerNormConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化并不会加载与模型相关的权重，只加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
RoBERTa-PreLayerNorm 模型，顶部带有一个 span 分类头，用于抽取式问答任务，如 SQuAD（隐藏状态输出顶部的一个线性层，用于计算 span start logits 和 span end logits）。
此模型继承自TFPreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为其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keras.Model的子类。将其作为常规 TF 2.0 Keras 模型使用，并参考 TF 2.0 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。
transformers 中的 TensorFlow 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
- 所有输入作为第一个位置参数中的列表、元组或字典。
支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。由于此支持，在使用model.fit()等方法时，一切都应该“正常工作”——只需以model.fit()支持的任何格式传递您的输入和标签！但是，如果您想在fit()和predict()等 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，您可以使用三种可能性来收集第一个位置参数中的所有输入张量
- 只有一个
input_ids的单个张量，没有其他：model(input_ids) - 长度可变的列表，包含一个或多个输入张量，按文档字符串中给出的顺序：
model([input_ids, attention_mask])或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids]) - 一个字典，其中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：
model({"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids})
请注意，当使用子类化创建模型和层时，您无需担心这些，因为您可以像传递给任何其他 Python 函数一样传递输入！
调用
< source >( input_ids: TFModelInputType | None = 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 output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None start_positions: np.ndarray | tf.Tensor | None = None end_positions: np.ndarray | tf.Tensor | None = None training: Optional[bool] = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列 token 的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.call() 和 PreTrainedTokenizer.encode()。
- attention_mask (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 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]之间：- 1 表示 token 未被掩盖，
- 0 表示 token 已被掩盖。
- token_type_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 段落 token 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]之间：- 0 对应于 句子 A token，
- 1 对应于 句子 B token。
- position_ids (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列 token 在位置嵌入中的位置索引。选择范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。 - head_mask (
Numpy array或tf.Tensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块的选定头失效的掩码。掩码值选择在[0, 1]之间：- 1 表示头未被掩盖，
- 0 表示头已被掩盖。
- inputs_embeds (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，这会很有用。 - output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。更多详情请参阅返回张量下的attentions。此参数只能在 eager 模式下使用，在图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。更多详情请参阅返回张量下的hidden_states。此参数只能在 eager 模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通的元组。此参数可在 eager 模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。 - training (
bool, 可选，默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（某些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。 - start_positions (
tf.Tensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算 token 分类损失的标注 span 起始位置（索引）的标签。位置将被限制在序列长度（sequence_length）内。序列外的位置不计入损失计算。 - end_positions (
tf.Tensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算 token 分类损失的标注 span 结束位置（索引）的标签。位置将被限制在序列长度（sequence_length）内。序列外的位置不计入损失计算。
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput 或一个 tf.Tensor 元组（如果传递 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含根据配置（RobertaPreLayerNormConfig）和输入而定的各种元素。
-
loss (
tf.Tensor，形状为(batch_size, )，可选，在提供了start_positions和end_positions时返回) — 总的 span 提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。 -
start_logits (形状为
(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor) — 跨度起始分数（SoftMax 之前）。 -
end_logits (形状为
(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor) — 跨度结束分数（SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor的元组（一个用于嵌入输出 + 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加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor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。
TFRobertaPreLayerNormForQuestionAnswering 的前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, TFRobertaPreLayerNormForQuestionAnswering
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = TFRobertaPreLayerNormForQuestionAnswering.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> 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]FlaxRobertaPreLayerNormModel
class transformers.FlaxRobertaPreLayerNormModel
< source >( config: RobertaPreLayerNormConfig input_shape: tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )
参数
- config (RobertaPreLayerNormConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化并不会加载与模型相关的权重，只加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
裸 RoBERTa-PreLayerNorm 模型 Transformer，输出原始隐藏状态，顶部没有任何特定头部。
此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为其所有模型实现的一般方法（例如从 PyTorch 模型下载、保存和转换权重）。
此模型也是 flax.linen.Module 子类。将其作为常规 Flax linen 模块使用，并参阅 Flax 文档了解所有与一般用法和行为相关的事项。
最后，此模型支持固有的 JAX 功能，例如
__call__
< source >( input_ids attention_mask = None token_type_ids = None position_ids = None head_mask = None encoder_hidden_states = None encoder_attention_mask = None params: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None train: bool = False output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None past_key_values: typing.Optional[dict] = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
numpy.ndarray，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。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示标记未被掩码，
- 0 表示标记已被掩码。
- token_type_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 分段标记索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。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。
- position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 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]。 - head_mask (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length),可选) -- 用于置空注意力模块选定头部的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]`：- 1 表示头部未被掩码，
- 0 表示头部已被掩码。
- return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而非普通元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling 或 torch.FloatTensor 的元组 (如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False)，其中包含根据配置 (RobertaPreLayerNormConfig) 和输入而定的各种元素。
-
last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。 -
pooler_output (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, hidden_size)) — 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，经过线性层和 Tanh 激活函数进一步处理。线性层权重在预训练期间通过下一个句子预测（分类）目标进行训练。 -
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入输出 + 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加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray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。
FlaxRobertaPreLayerNormPreTrainedModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, FlaxRobertaPreLayerNormModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = FlaxRobertaPreLayerNormModel.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="jax")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_stateFlaxRobertaPreLayerNormForCausalLM
class transformers.FlaxRobertaPreLayerNormForCausalLM
< source >( config: RobertaPreLayerNormConfig input_shape: tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )
参数
- config (RobertaPreLayerNormConfig) — 模型的配置类，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() 方法来加载模型权重。
RobertaPreLayerNorm 模型，顶部带有一个语言建模头（隐藏状态输出顶部的线性层），例如用于自回归任务。
此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为其所有模型实现的一般方法（例如从 PyTorch 模型下载、保存和转换权重）。
此模型也是 flax.linen.Module 子类。将其作为常规 Flax linen 模块使用，并参阅 Flax 文档了解所有与一般用法和行为相关的事项。
最后，此模型支持固有的 JAX 功能，例如
__call__
< source >( input_ids attention_mask = None token_type_ids = None position_ids = None head_mask = None encoder_hidden_states = None encoder_attention_mask = None params: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None train: bool = False output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None past_key_values: typing.Optional[dict] = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
numpy.ndarray，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。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示标记未被掩码，
- 0 表示标记已被掩码。
- token_type_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 分段标记索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。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。
- position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 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]。 - head_mask (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length),可选) -- 用于置空注意力模块选定头部的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]`：- 1 表示头部未被掩码，
- 0 表示头部已被掩码。
- return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而非普通元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions 或 torch.FloatTensor 的元组 (如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False)，其中包含根据配置 (RobertaPreLayerNormConfig) 和输入而定的各种元素。
-
logits (形状为
(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的jnp.ndarray) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇 token 的分数）。 -
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入输出 + 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加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray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(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray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 (
tuple(tuple(jnp.ndarray)), 可选, 当传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回) —jnp.ndarray元组的元组，长度为config.n_layers，每个元组包含自注意力和交叉注意力层的缓存键值状态（如果模型在编码器-解码器设置中使用）。仅当config.is_decoder = True时相关。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。
FlaxRobertaPreLayerNormPreTrainedModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, FlaxRobertaPreLayerNormForCausalLM
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = FlaxRobertaPreLayerNormForCausalLM.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="np")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> # retrieve logts for next token
>>> next_token_logits = outputs.logits[:, -1]FlaxRobertaPreLayerNormForMaskedLM
class transformers.FlaxRobertaPreLayerNormForMaskedLM
< source >( config: RobertaPreLayerNormConfig input_shape: tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )
参数
- config (RobertaPreLayerNormConfig) — 模型的配置类，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() 方法来加载模型权重。
RoBERTa-PreLayerNorm 模型，顶部带有 语言建模 头。
此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为其所有模型实现的一般方法（例如从 PyTorch 模型下载、保存和转换权重）。
此模型也是 flax.linen.Module 子类。将其作为常规 Flax linen 模块使用，并参阅 Flax 文档了解所有与一般用法和行为相关的事项。
最后，此模型支持固有的 JAX 功能，例如
__call__
< source >( input_ids attention_mask = None token_type_ids = None position_ids = None head_mask = None encoder_hidden_states = None encoder_attention_mask = None params: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None train: bool = False output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None past_key_values: typing.Optional[dict] = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
numpy.ndarray，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。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示标记未被掩码，
- 0 表示标记已被掩码。
- token_type_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 分段标记索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。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。
- position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 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]。 - head_mask (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length),可选) -- 用于置空注意力模块选定头部的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]`：- 1 表示头部未被掩码，
- 0 表示头部已被掩码。
- return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而非普通元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling 或 torch.FloatTensor 的元组 (如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False)，其中包含根据配置 (RobertaPreLayerNormConfig) 和输入而定的各种元素。
-
last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。 -
pooler_output (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, hidden_size)) — 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，经过线性层和 Tanh 激活函数进一步处理。线性层权重在预训练期间通过下一个句子预测（分类）目标进行训练。 -
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入输出 + 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加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray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。
FlaxRobertaPreLayerNormPreTrainedModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, FlaxRobertaPreLayerNormForMaskedLM
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = FlaxRobertaPreLayerNormForMaskedLM.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> inputs = tokenizer("The capital of France is [MASK].", return_tensors="jax")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> logits = outputs.logitsFlaxRobertaPreLayerNormForSequenceClassification
class transformers.FlaxRobertaPreLayerNormForSequenceClassification
< source >( config: RobertaPreLayerNormConfig input_shape: tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )
参数
- config (RobertaPreLayerNormConfig) — 模型的配置类，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() 方法来加载模型权重。
RobertaPreLayerNorm 模型 Transformer，顶部带有一个序列分类/回归头（池化输出顶部的线性层），例如用于 GLUE 任务。
此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为其所有模型实现的一般方法（例如从 PyTorch 模型下载、保存和转换权重）。
此模型也是 flax.linen.Module 子类。将其作为常规 Flax linen 模块使用，并参阅 Flax 文档了解所有与一般用法和行为相关的事项。
最后，此模型支持固有的 JAX 功能，例如
__call__
< source >( input_ids attention_mask = None token_type_ids = None position_ids = None head_mask = None encoder_hidden_states = None encoder_attention_mask = None params: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None train: bool = False output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None past_key_values: typing.Optional[dict] = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
numpy.ndarray，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。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示标记未被掩码，
- 0 表示标记已被掩码。
- token_type_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 分段标记索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。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。
- position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 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]。 - head_mask (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length),可选) -- 用于置空注意力模块选定头部的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]`：- 1 表示头部未被掩码，
- 0 表示头部已被掩码。
- return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而非普通元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSequenceClassifierOutput 或 torch.FloatTensor 的元组 (如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False)，其中包含根据配置 (RobertaPreLayerNormConfig) 和输入而定的各种元素。
-
logits (形状为
(batch_size, config.num_labels)的jnp.ndarray) — 分类（如果 config.num_labels==1，则为回归）分数（SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入输出 + 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加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray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。
FlaxRobertaPreLayerNormPreTrainedModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, FlaxRobertaPreLayerNormForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = FlaxRobertaPreLayerNormForSequenceClassification.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="jax")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> logits = outputs.logitsFlaxRobertaPreLayerNormForMultipleChoice
class transformers.FlaxRobertaPreLayerNormForMultipleChoice
< source >( config: RobertaPreLayerNormConfig input_shape: tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )
参数
- config (RobertaPreLayerNormConfig) — 模型的配置类，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() 方法来加载模型权重。
RobertaPreLayerNorm 模型，顶部带有多项选择分类头（池化输出顶部是一个线性层和 softmax），例如用于 RocStories/SWAG 任务。
此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为其所有模型实现的一般方法（例如从 PyTorch 模型下载、保存和转换权重）。
此模型也是 flax.linen.Module 子类。将其作为常规 Flax linen 模块使用，并参阅 Flax 文档了解所有与一般用法和行为相关的事项。
最后，此模型支持固有的 JAX 功能，例如
__call__
< source >( input_ids attention_mask = None token_type_ids = None position_ids = None head_mask = None encoder_hidden_states = None encoder_attention_mask = None params: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None train: bool = False output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None past_key_values: typing.Optional[dict] = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxMultipleChoiceModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length), 可选) — 掩码，用于避免对填充标记索引执行注意力操作。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示标记未被掩码，
- 0 表示标记已被掩码。
- token_type_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length), 可选) — 分段标记索引，用于指示输入的第一个和第二个部分。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。
- position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length), 可选) — 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]。 - head_mask (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length),可选) -- 用于置空注意力模块选定头部的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]`：- 1 表示头部未被掩码，
- 0 表示头部已被掩码。
- return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而非普通元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxMultipleChoiceModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxMultipleChoiceModelOutput 或 torch.FloatTensor 的元组 (如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False)，其中包含根据配置 (RobertaPreLayerNormConfig) 和输入而定的各种元素。
-
logits (形状为
(batch_size, num_choices)的jnp.ndarray) — num_choices 是输入张量的第二个维度。（请参阅上面的 input_ids）。分类分数（SoftMax 之前）。
-
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入输出 + 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加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray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。
FlaxRobertaPreLayerNormPreTrainedModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, FlaxRobertaPreLayerNormForMultipleChoice
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = FlaxRobertaPreLayerNormForMultipleChoice.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> 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."
>>> encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="jax", padding=True)
>>> outputs = model(**{k: v[None, :] for k, v in encoding.items()})
>>> logits = outputs.logitsFlaxRobertaPreLayerNormForTokenClassification
class transformers.FlaxRobertaPreLayerNormForTokenClassification
< source >( config: RobertaPreLayerNormConfig input_shape: tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )
参数
- config (RobertaPreLayerNormConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看from_pretrained()方法以加载模型权重。
RobertaPreLayerNorm 模型，顶部带有一个 token 分类头（隐藏状态输出上方的线性层），例如用于命名实体识别 (NER) 任务。
此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为其所有模型实现的一般方法（例如从 PyTorch 模型下载、保存和转换权重）。
此模型也是 flax.linen.Module 子类。将其作为常规 Flax linen 模块使用，并参阅 Flax 文档了解所有与一般用法和行为相关的事项。
最后，此模型支持固有的 JAX 功能，例如
__call__
< source >( input_ids attention_mask = None token_type_ids = None position_ids = None head_mask = None encoder_hidden_states = None encoder_attention_mask = None params: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None train: bool = False output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None past_key_values: typing.Optional[dict] = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxTokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
numpy.ndarray, 形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列 token 的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
numpy.ndarray, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力操作的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示 token 未被掩盖，
- 0 表示 token 被掩盖。
- token_type_ids (
numpy.ndarray, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于指示输入的第一部分和第二部分的段 token 索引。索引选择范围为[0, 1]：- 0 对应于 句子 A token，
- 1 对应于 句子 B token。
- position_ids (
numpy.ndarray, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 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.max_position_embeddings - 1]。 - head_mask (
numpy.ndarray, 形状为(batch_size, sequence_length),可选) — 用于屏蔽注意力模块中选定头的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示头未被掩盖，
- 0 表示头被掩盖。
- return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通的元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxTokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxTokenClassifierOutput 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 (RobertaPreLayerNormConfig) 和输入而变化的各种元素。
-
logits (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — 分类得分（SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入输出 + 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加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray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。
FlaxRobertaPreLayerNormPreTrainedModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, FlaxRobertaPreLayerNormForTokenClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = FlaxRobertaPreLayerNormForTokenClassification.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="jax")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> logits = outputs.logitsFlaxRobertaPreLayerNormForQuestionAnswering
class transformers.FlaxRobertaPreLayerNormForQuestionAnswering
< source >( config: RobertaPreLayerNormConfig input_shape: tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )
参数
- config (RobertaPreLayerNormConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看from_pretrained()方法以加载模型权重。
RobertaPreLayerNorm 模型，顶部带有一个 span 分类头，用于 SQuAD 等抽取式问答任务（隐藏状态输出上方的线性层用于计算 span start logits 和 span end logits）。
此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为其所有模型实现的一般方法（例如从 PyTorch 模型下载、保存和转换权重）。
此模型也是 flax.linen.Module 子类。将其作为常规 Flax linen 模块使用，并参阅 Flax 文档了解所有与一般用法和行为相关的事项。
最后，此模型支持固有的 JAX 功能，例如
__call__
< source >( input_ids attention_mask = None token_type_ids = None position_ids = None head_mask = None encoder_hidden_states = None encoder_attention_mask = None params: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None train: bool = False output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None past_key_values: typing.Optional[dict] = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxQuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
numpy.ndarray, 形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列 token 的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
numpy.ndarray, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力操作的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示 token 未被掩盖，
- 0 表示 token 被掩盖。
- token_type_ids (
numpy.ndarray, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于指示输入的第一部分和第二部分的段 token 索引。索引选择范围为[0, 1]：- 0 对应于 句子 A token，
- 1 对应于 句子 B token。
- position_ids (
numpy.ndarray, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 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.max_position_embeddings - 1]。 - head_mask (
numpy.ndarray, 形状为(batch_size, sequence_length),可选) — 用于屏蔽注意力模块中选定头的掩码。掩码值选择范围为[0, 1]：- 1 表示头未被掩盖，
- 0 表示头被掩盖。
- return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通的元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxQuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxQuestionAnsweringModelOutput 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 (RobertaPreLayerNormConfig) 和输入而变化的各种元素。
-
start_logits (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)) — 跨度开始得分（SoftMax 之前）。 -
end_logits (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)) — 跨度结束得分（SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入输出 + 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加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray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。
FlaxRobertaPreLayerNormPreTrainedModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的配方需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，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, FlaxRobertaPreLayerNormForQuestionAnswering
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = FlaxRobertaPreLayerNormForQuestionAnswering.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"
>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="jax")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> start_scores = outputs.start_logits
>>> end_scores = outputs.end_logits