BERT 调用函数中的关键字参数
Keyword arguments in BERT call function
在 HuggingFace TensorFlow 2.0 BERT 库中,documentation 指出:
TF 2.0 models accepts two formats as inputs:
having all inputs as keyword arguments (like PyTorch models), or
having all inputs as a list, tuple or dict in the first positional
arguments.
我正在尝试使用这两个中的第一个来调用我创建的 BERT 模型:
from transformers import BertTokenizer, TFBertModel
import tensorflow as tf
bert_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
bert_model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = ['This is a sentence',
'The sky is blue and the grass is green',
'More words are here']
labels = [0, 1, 0]
tokenized_text = bert_tokenizer.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs=text,
pad_to_max_length=True,
return_tensors='tf')
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((tokenized_text['input_ids'],
tokenized_text['attention_mask'],
tokenized_text['token_type_ids'],
tf.constant(labels))).batch(3)
sample = next(iter(dataset))
result1 = bert_model(inputs=(sample[0], sample[1], sample[2])) # works fine
result2 = bert_model(inputs={'input_ids': sample[0],
'attention_mask': sample[1],
'token_type_ids': sample[2]}) # also fine
result3 = bert_model(input_ids=sample[0],
attention_mask=sample[1],
token_type_ids=sample[2]) # raises an error
但是当我执行最后一行时,出现错误:
TypeError: __call__() missing 1 required positional argument: 'inputs'
有人可以解释一下如何正确使用输入的关键字参数样式吗?
似乎在内部,他们将 inputs
解释为 input_ids
,如果您不将多个张量作为第一个参数。您可以在 TFBertModel
中看到它,然后寻找 TFBertMainLayer
的 call
函数。
对我来说,如果我执行以下操作,我会得到与 result1
和 result2
完全相同的结果:
result3 = bert_model(inputs=sample[0],
attention_mask=sample[1],
token_type_ids=sample[2])
或者,您也可以只删除 inputs=
,同样有效。
在 HuggingFace TensorFlow 2.0 BERT 库中,documentation 指出:
TF 2.0 models accepts two formats as inputs:
having all inputs as keyword arguments (like PyTorch models), or
having all inputs as a list, tuple or dict in the first positional arguments.
我正在尝试使用这两个中的第一个来调用我创建的 BERT 模型:
from transformers import BertTokenizer, TFBertModel
import tensorflow as tf
bert_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
bert_model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = ['This is a sentence',
'The sky is blue and the grass is green',
'More words are here']
labels = [0, 1, 0]
tokenized_text = bert_tokenizer.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs=text,
pad_to_max_length=True,
return_tensors='tf')
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((tokenized_text['input_ids'],
tokenized_text['attention_mask'],
tokenized_text['token_type_ids'],
tf.constant(labels))).batch(3)
sample = next(iter(dataset))
result1 = bert_model(inputs=(sample[0], sample[1], sample[2])) # works fine
result2 = bert_model(inputs={'input_ids': sample[0],
'attention_mask': sample[1],
'token_type_ids': sample[2]}) # also fine
result3 = bert_model(input_ids=sample[0],
attention_mask=sample[1],
token_type_ids=sample[2]) # raises an error
但是当我执行最后一行时,出现错误:
TypeError: __call__() missing 1 required positional argument: 'inputs'
有人可以解释一下如何正确使用输入的关键字参数样式吗?
似乎在内部,他们将 inputs
解释为 input_ids
,如果您不将多个张量作为第一个参数。您可以在 TFBertModel
中看到它,然后寻找 TFBertMainLayer
的 call
函数。
对我来说,如果我执行以下操作,我会得到与 result1
和 result2
完全相同的结果:
result3 = bert_model(inputs=sample[0],
attention_mask=sample[1],
token_type_ids=sample[2])
或者,您也可以只删除 inputs=
,同样有效。