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StartEndPacker 层

[源代码]

StartEndPacker

keras_hub.layers.StartEndPacker(
    sequence_length,
    start_value=None,
    end_value=None,
    pad_value=None,
    return_padding_mask=False,
    name=None,
    **kwargs
)

向序列添加起始和结束标记,并填充到固定长度。

此层在对翻译等任务的输入进行标记时非常有用,其中每个序列都应包含起始和结束标记。它应该在标记化之后调用。该层将首先修剪输入以使其适合,然后添加起始/结束标记,最后根据需要填充到 sequence_length

输入数据应作为张量、tf.RaggedTensor 或列表传递。对于批处理输入,输入应为列表的列表或秩为 2 的张量。对于非批处理输入,每个元素应为列表或秩为 1 的张量。

参数

  • sequence_length:int。所需的输出长度。
  • start_value:int/str/list/tuple。要放置在每个序列开头的 ID 或标记。数据类型必须与输入到层的张量的数据类型匹配。如果为 None,则不会添加起始值。
  • end_value:int/str/list/tuple。要放置在每个输入段末尾的 ID 或标记。数据类型必须与输入到层的张量的数据类型匹配。如果为 None,则不会添加结束值。
  • pad_value:int/str。要放置在序列中最后一个段之后的未使用位置中的 ID 或标记。如果为 None,则根据输入张量的数据类型添加 0 或 ""。
  • return_padding_mask:bool。是否返回一个布尔填充掩码,其中包含所有使用 pad_value 填充的位置。

调用参数

  • inputstf.Tensortf.RaggedTensor 或 Python 字符串列表。
  • sequence_length:传递以覆盖层的配置 sequence_length
  • add_start_value:传递 False 以不对此输入追加起始值。
  • add_end_value:传递 False 以不对此输入追加结束值。

示例

非批处理输入(int)。

>>> inputs = [5, 6, 7]
>>> start_end_packer = keras_hub.layers.StartEndPacker(
...     sequence_length=7, start_value=1, end_value=2,
... )
>>> outputs = start_end_packer(inputs)
>>> np.array(outputs)
array([1, 5, 6, 7, 2, 0, 0], dtype=int32)

批处理输入(int)。

>>> inputs = [[5, 6, 7], [8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]]
>>> start_end_packer = keras_hub.layers.StartEndPacker(
...     sequence_length=6, start_value=1, end_value=2,
... )
>>> outputs = start_end_packer(inputs)
>>> np.array(outputs)
array([[ 1,  5,  6,  7,  2,  0],
       [ 1,  8,  9, 10, 11,  2]], dtype=int32)

非批处理输入(str)。

>>> inputs = tf.constant(["this", "is", "fun"])
>>> start_end_packer = keras_hub.layers.StartEndPacker(
...     sequence_length=6, start_value="<s>", end_value="</s>",
...     pad_value="<pad>"
... )
>>> outputs = start_end_packer(inputs)
>>> np.array(outputs).astype("U")
array(['<s>', 'this', 'is', 'fun', '</s>', '<pad>'], dtype='<U5')

批处理输入(str)。

>>> inputs = tf.ragged.constant([["this", "is", "fun"], ["awesome"]])
>>> start_end_packer = keras_hub.layers.StartEndPacker(
...     sequence_length=6, start_value="<s>", end_value="</s>",
...     pad_value="<pad>"
... )
>>> outputs = start_end_packer(inputs)
>>> np.array(outputs).astype("U")
array([['<s>', 'this', 'is', 'fun', '</s>', '<pad>'],
       ['<s>', 'awesome', '</s>', '<pad>', '<pad>', '<pad>']], dtype='<U7')

多个起始标记。

>>> inputs = tf.ragged.constant([["this", "is", "fun"], ["awesome"]])
>>> start_end_packer = keras_hub.layers.StartEndPacker(
...     sequence_length=6, start_value=["</s>", "<s>"], end_value="</s>",
...     pad_value="<pad>"
... )
>>> outputs = start_end_packer(inputs)
>>> np.array(outputs).astype("U")
array([['</s>', '<s>', 'this', 'is', 'fun', '</s>'],
       ['</s>', '<s>', 'awesome', '</s>', '<pad>', '<pad>']], dtype='<U7')