BertModel 转换器输出字符串而不是张量答案

【问题标题】：BertModel transformers outputs string instead of tensorBertModel 转换器输出字符串而不是张量
【发布时间】：2021-03-15 19:59:02
【问题描述】：

我正在关注 this 教程，该教程使用带有 huggingface 库的 BERT 编写情绪分析分类器，但我的行为非常奇怪。当使用示例文本尝试 BERT 模型时，我得到一个字符串而不是隐藏状态。这是我正在使用的代码：

import transformers
from transformers import BertModel, BertTokenizer

print(transformers.__version__)

PRE_TRAINED_MODEL_NAME = 'bert-base-cased'
PATH_OF_CACHE = "/home/mwon/data-mwon/paperChega/src_classificador/data/hugingface"

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME,cache_dir = PATH_OF_CACHE)

sample_txt = 'When was I last outside? I am stuck at home for 2 weeks.'

encoding_sample = tokenizer.encode_plus(
  sample_txt,
  max_length=32,
  add_special_tokens=True, # Add '[CLS]' and '[SEP]'
  return_token_type_ids=False,
  padding=True,
  truncation = True,
  return_attention_mask=True,
  return_tensors='pt',  # Return PyTorch tensors
)

bert_model = BertModel.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME,cache_dir = PATH_OF_CACHE)


last_hidden_state, pooled_output = bert_model(
  encoding_sample['input_ids'],
  encoding_sample['attention_mask']
)

print([last_hidden_state,pooled_output])

输出：

4.0.0
['last_hidden_state', 'pooler_output']

【问题讨论】：

标签： bert-language-model huggingface-transformers huggingface-tokenizers

【解决方案1】：

虽然Aakash 的回答提供了问题的解决方案，但并没有解释问题。由于转换器库的 3.X 版本之一，模型不再返回元组，而是返回特定的输出对象：

o = bert_model(
    encoding_sample['input_ids'],
    encoding_sample['attention_mask']
)
print(type(o))
print(o.keys())

输出：

transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions
odict_keys(['last_hidden_state', 'pooler_output'])

你可以通过添加return_dict=False来获得一个元组来返回之前的行为：

o = bert_model(
   encoding_sample['input_ids'],
   encoding_sample['attention_mask'],
   return_dict=False
)

print(type(o))

输出：

<class 'tuple'>

我不建议这样做，因为现在选择输出的特定部分而不转向文档是明确的，如下例所示：

o = bert_model(encoding_sample['input_ids'],  encoding_sample['attention_mask'], return_dict=False, output_attentions=True, output_hidden_states=True)
print('I am a tuple with {} elements. You do not know what each element presents without checking the documentation'.format(len(o)))

o = bert_model(encoding_sample['input_ids'],  encoding_sample['attention_mask'], output_attentions=True, output_hidden_states=True)
print('I am a cool object and you can acces my elements with o.last_hidden_state, o["last_hidden_state"] or even o[0]. My keys are; {} '.format(o.keys()))

输出：

I am a tuple with 4 elements. You do not know what each element presents without checking the documentation
I am a cool object and you can acces my elements with o.last_hidden_state,  o["last_hidden_state"] or even o[0]. My keys are; odict_keys(['last_hidden_state', 'pooler_output', 'hidden_states', 'attentions'])

【讨论】：

确实，我建议始终使用return_dict=True，以便可以从模型返回的字典中明确检索输出。
如何解码bertmodel的输出得到句子或字符串？
bert_model 的输出只是您输入的上下文表示，句子仍然相同。您可以简单地执行tokenizer.decode(input_ids)。如果您在 bert 之上有不同的层，那就不同了。在这种情况下，请打开您自己的问题。 @shaikmoed

【解决方案2】：

我在学习如何实现 Bert 时遇到了同样的问题。我注意到使用

last_hidden_state, pooled_output = bert_model(encoding_sample['input_ids'], encoding_sample['attention_mask'])

是问题所在。使用：

outputs = bert_model(encoding_sample['input_ids'], encoding_sample['attention_mask'])

并使用

提取last_hidden状态

output[0]

您可以参考文档here，它告诉您 BertModel 返回的内容

【讨论】：