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python - 如何获得微调的 TFBertModel 的隐藏状态？

问题描述

我首先在文本分类任务上微调 Bert 模型，然后我想在 TensorFlow 中获得微调模型的嵌入。不幸的是，我只能说output_hidden_states=True，在我下载预训练的 Bert 模型的第一行中，而不是在我创建tf.Keras.Model. 这是我如何制作和训练模型的代码：

max_len = 55

from transformers import BertConfig, BertTokenizer, TFBertModel

def build_custome_model():
    bert_encoder = TFBertModel.from_pretrained(Base_BERT_Path)

    input_word_ids = tf.keras.Input(shape=(max_len,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids")
    input_mask = tf.keras.Input(shape=(max_len,), dtype=tf.int32, name="input_mask")
    input_type_ids = tf.keras.Input(shape=(max_len,), dtype=tf.int32, name="input_type_ids")
    
    embedding = bert_encoder([input_word_ids, input_mask, input_type_ids])[0]
    clf_output = embedding[:,0,:]

    net = tf.keras.layers.Dropout(0.4)(clf_output)
    output = tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')(net)
    
    model = tf.keras.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, input_type_ids], outputs=output)

    model.compile(tf.keras.optimizers.Adam(lr=1e-5), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    
    return model

然后我在一个包含 2 个句子的数据集上训练模型，并作为它们的相似度得分

#------Training with stratifiedkfold-------


k = 5
kfold = StratifiedKFold(n_splits = k, shuffle = True)

for i, (train_idx, val_idx) in enumerate(kfold.split(first_sentences, labels.score), 1):

    epoch_evaluation = {}

    train_input = create_input(np.array(first_sentences)[train_idx], np.array(second_sentences)[train_idx], tokenizer, max_len=max_seq_length)
    validation_input = create_input(np.array(first_sentences)[val_idx], np.array(second_sentences)[val_idx], tokenizer, max_len=max_seq_length)

    history = model.fit(x = train_input, y = labels.loc[train_idx, 'score'],
                        validation_data= (validation_input, labels.loc[val_idx, 'score']),
                        epochs = 5,
                        verbose = 1,
                        batch_size = 8)

我的目标是在最后有一个在这个数据集上训练的模型，并且只要我给它一个句子就可以输出嵌入（隐藏状态的第一层（输出 [2] [0]）），这样我就可以得到句子的所有微调标记嵌入的平均值。

标签： pythontensorflowdeep-learningnlphuggingface-transformers

解决方案

您可以使用get_input_embeddings函数检索嵌入：

model = build_custome_model():

model.layers[3].get_input_embeddings()(input_ids)

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