DistilBertBackbone 模型

[源代码]

DistilBertBackbone 类

keras_hub.models.DistilBertBackbone(
    vocabulary_size,
    num_layers,
    num_heads,
    hidden_dim,
    intermediate_dim,
    dropout=0.1,
    max_sequence_length=512,
    dtype=None,
    **kwargs
)

一个 DistilBERT 编码器网络。

该网络实现了《DistilBERT，BERT 的一个蒸馏版本：更小、更快、更便宜、更轻》中描述的双向基于 Transformer 的编码器。它包含嵌入查找和 Transformer 层，但不包含掩码语言模型或分类任务网络。

默认构造函数提供一个完全可定制、随机初始化的 DistilBERT 编码器，可以指定任意数量的层、头和嵌入维度。要加载预设架构和权重，请使用 from_preset() 构造函数。

免责声明：预训练模型按“原样”提供，不附带任何形式的保证或条件。底层模型由第三方提供，并受单独的许可协议约束，可在此处获取：此处。

参数

• vocabulary_size：int。token 词汇表的大小。
• num_layers：int。Transformer 层的数量。
• num_heads：int。每个 Transformer 的注意力头数量。隐藏层大小必须能被注意力头数量整除。
• hidden_dim：int。Transformer 编码和池化层的大小。
• intermediate_dim：int。每个 Transformer 的双层前馈网络中第一个 Dense 层的输出维度。
• dropout：float。Transformer 编码器的 Dropout 概率。
• max_sequence_length：int。此编码器可处理的最大序列长度。如果为 None，max_sequence_length 将使用序列长度的值。这决定了位置嵌入的变量形状。
• dtype：string 或 keras.mixed_precision.DTypePolicy。用于模型计算和权重的 dtype。请注意，某些计算，例如 softmax 和层归一化，无论 dtype 如何，都将始终以 float32 精度执行。

示例

input_data = {
    "token_ids": np.ones(shape=(1, 12), dtype="int32"),
    "padding_mask": np.array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]]),
}

# Pretrained DistilBERT encoder.
model = keras_hub.models.DistilBertBackbone.from_preset(
    "distil_bert_base_en_uncased"
)
model(input_data)

# Randomly initialized DistilBERT encoder with custom config.
model = keras_hub.models.DistilBertBackbone(
    vocabulary_size=30552,
    num_layers=4,
    num_heads=4,
    hidden_dim=256,
    intermediate_dim=512,
    max_sequence_length=128,
)
model(input_data)

[源代码]

from_preset 方法

DistilBertBackbone.from_preset(preset, load_weights=True, **kwargs)

从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Backbone。

预设是用于保存和加载预训练模型的配置文件、权重和其他文件资产的目录。preset 可以是以下之一：

1. 内置预设标识符，例如 'bert_base_en'
2. Kaggle Models 句柄，例如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
3. Hugging Face 句柄，例如 'hf://user/bert_base_en'
4. 本地预设目录的路径，例如 './bert_base_en'

此构造函数可以通过两种方式调用。可以从基类调用，例如 keras_hub.models.Backbone.from_preset()，也可以从模型类调用，例如 keras_hub.models.GemmaBackbone.from_preset()。如果从基类调用，则返回对象的子类将根据预设目录中的配置推断。

对于任何 Backbone 子类，您可以运行 cls.presets.keys() 来列出该类上所有可用的内置预设。

参数

• preset：string。内置预设标识符、Kaggle Models 句柄、Hugging Face 句柄或本地目录的路径。
• load_weights：bool。如果为 True，权重将加载到模型架构中。如果为 False，权重将随机初始化。

示例

# Load a Gemma backbone with pre-trained weights.
model = keras_hub.models.Backbone.from_preset(
    "gemma_2b_en",
)

# Load a Bert backbone with a pre-trained config and random weights.
model = keras_hub.models.Backbone.from_preset(
    "bert_base_en",
    load_weights=False,
)

token_embedding 属性

keras_hub.models.DistilBertBackbone.token_embedding

用于嵌入 token ID 的 keras.layers.Embedding 实例。

此层将整数 token ID 嵌入到模型的隐藏维度。