Transformers 4.37 中文文档（五十二）

原文：huggingface.co/docs/transformers

ProphetNet

原文链接：huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/prophetnet

概述

ProphetNet 模型是由 Yu Yan, Weizhen Qi, Yeyun Gong, Dayiheng Liu, Nan Duan, Jiusheng Chen, Ruofei Zhang, Ming Zhou 于 2020 年 1 月 13 日提出的ProphetNet: Predicting Future N-gram for Sequence-to-Sequence Pre-training。

ProphetNet 是一个编码器-解码器模型，可以预测“ngram”语言建模的 n 个未来标记，而不仅仅是下一个标记。

论文摘要如下：

在本文中，我们提出了一种名为 ProphetNet 的新的序列到序列预训练模型，引入了一种名为未来 n-gram 预测的新型自监督目标和提出的 n 流自注意力机制。与传统序列到序列模型中一步预测的优化不同，ProphetNet 通过 n 步预测进行优化，即在每个时间步基于先前上下文标记同时预测接下来的 n 个标记。未来 n-gram 预测明确鼓励模型规划未来标记，并防止在强烈的局部相关性上过拟合。我们分别使用基本规模数据集（16GB）和大规模数据集（160GB）对 ProphetNet 进行预训练。然后我们在 CNN/DailyMail、Gigaword 和 SQuAD 1.1 基准上进行抽象摘要和问题生成任务的实验。实验结果表明，与使用相同规模预训练语料库的模型相比，ProphetNet 在所有这些数据集上都取得了新的最先进结果。

作者的代码可以在这里找到。

使用提示

ProphetNet 是一个带有绝对位置嵌入的模型，因此通常建议在右侧而不是左侧填充输入。
该模型架构基于原始 Transformer，但是在解码器中用一个主自注意力机制和一个自注意力机制和 n 流（预测）自注意力机制替换了“标准”自注意力机制。

资源

因果语言建模任务指南
翻译任务指南
摘要任务指南

ProphetNetConfig

`class transformers.ProphetNetConfig`

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( activation_dropout: Optional = 0.1 activation_function: Union = 'gelu' vocab_size: Optional = 30522 hidden_size: Optional = 1024 encoder_ffn_dim: Optional = 4096 num_encoder_layers: Optional = 12 num_encoder_attention_heads: Optional = 16 decoder_ffn_dim: Optional = 4096 num_decoder_layers: Optional = 12 num_decoder_attention_heads: Optional = 16 attention_dropout: Optional = 0.1 dropout: Optional = 0.1 max_position_embeddings: Optional = 512 init_std: Optional = 0.02 is_encoder_decoder: Optional = True add_cross_attention: Optional = True decoder_start_token_id: Optional = 0 ngram: Optional = 2 num_buckets: Optional = 32 relative_max_distance: Optional = 128 disable_ngram_loss: Optional = False eps: Optional = 0.0 use_cache: Optional = True pad_token_id: Optional = 0 bos_token_id: Optional = 1 eos_token_id: Optional = 2 **kwargs )

参数

activation_dropout（float，可选，默认为 0.1）— 全连接层内激活的丢失比率。
activation_function（str或function，可选，默认为"gelu"）— 编码器和池化器中的非线性激活函数（函数或字符串）。如果是字符串，支持"gelu"、"relu"、"silu"和"gelu_new"。
vocab_size（int，可选，默认为 30522）— ProphetNET 模型的词汇大小。定义了在调用 ProphetNetModel 时可以表示的不同标记的数量。
hidden_size（int，可选，默认为 1024）— 层和池化器层的维度。
encoder_ffn_dim（int，可选，默认为 4096）— 解码器中“中间”（通常称为前馈）层的维度。
num_encoder_layers（int，可选，默认为 12）— 编码器层数。
num_encoder_attention_heads（int，可选，默认为 16）— Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数。
decoder_ffn_dim (int, 可选, 默认为 4096) — 解码器中intermediate（通常称为前馈）层的维度。
num_decoder_layers (int, 可选, 默认为 12) — 解码器层数。
num_decoder_attention_heads (int, 可选, 默认为 16) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数。
attention_dropout (float, 可选, 默认为 0.1) — 注意力概率的丢失比率。
dropout (float, 可选, 默认为 0.1) — 嵌入层、编码器和池化器中所有全连接层的丢失概率。
max_position_embeddings (int, 可选, 默认为 512) — 此模型可能会使用的最大序列长度。通常将其设置为较大的值以防万一（例如，512 或 1024 或 2048）。
init_std (float, 可选, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的截断正态初始化器的标准差。
add_cross_attention (bool, 可选, 默认为True) — 是否应向模型添加交叉注意力层。
is_encoder_decoder (bool, 可选, 默认为True) — 是否这是一个编码器/解码器模型。
pad_token_id (int, 可选, 默认为 1) — 填充标记 id。
bos_token_id (int, 可选, 默认为 0) — 流的起始标记 id。
eos_token_id (int, 可选, 默认为 2) — 流的结束标记 id。
ngram (int, 可选, 默认为 2) — 预测未来标记的数量。设置为 1 以与传统语言模型相同，以预测下一个第一个标记。
num_buckets (int, 可选, 默认为 32) — 每个注意力层使用的桶数。这是用于相对位置计算的。更多细节请参阅 T5 论文)。
relative_max_distance (int, 可选, 默认为 128) — 大于此数字的相对距离将放入最后一个相同的桶中。这是用于相对位置计算的。更多细节请参阅 T5 论文)。
disable_ngram_loss (bool, 可选, 默认为False) — 是否训练仅预测下一个第一个标记。
eps (float, 可选, 默认为 0.0) — 控制损失计算中标签平滑的epsilon参数值。如果设置为 0，则不执行标签平滑。
use_cache (bool, 可选, 默认为True) — 模型是否应返回最后的键/值注意力（并非所有模型都使用）。

这是一个配置类，用于存储 ProphetNetModel 的配置。根据指定的参数实例化 ProphetNet 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生类似于 ProphetNet microsoft/prophetnet-large-uncased架构的配置。

配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。

ProphetNetTokenizer

`class transformers.ProphetNetTokenizer`

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( vocab_file: str do_lower_case: Optional = True do_basic_tokenize: Optional = True never_split: Optional = None unk_token: Optional = '[UNK]' sep_token: Optional = '[SEP]' x_sep_token: Optional = '[X_SEP]' pad_token: Optional = '[PAD]' mask_token: Optional = '[MASK]' tokenize_chinese_chars: Optional = True strip_accents: Optional = None **kwargs )

参数

vocab_file (str) — 包含词汇表的文件。
do_lower_case (bool, 可选, 默认为True) — 在标记化时是否将输入转换为小写。
do_basic_tokenize (bool, 可选, 默认为True) — 在 WordPiece 之前是否进行基本标记化。
never_split（Iterable，可选）— 在标记化期间永远不会拆分的标记集合。仅在do_basic_tokenize=True时才有效果
unk_token（str，可选，默认为"[UNK]"）— 未知标记。词汇表中不存在的标记无法转换为 ID，而是设置为此标记。
sep_token（str，可选，默认为"[SEP]"）— 分隔符标记，在从多个序列构建序列时使用，例如用于序列分类的两个序列或用于问题回答的文本和问题。它还用作由特殊标记构建的序列的最后一个标记。
x_sep_token（str，可选，默认为"[X_SEP]"）— 特殊的第二个分隔符标记，可以由 ProphetNetForConditionalGeneration 生成。用于在摘要中分隔类似项目符号的句子，例如。
pad_token（str，可选，默认为"[PAD]"）— 用于填充的标记，例如在批处理不同长度的序列时。
mask_token（str，可选，默认为"[MASK]"）— 用于屏蔽值的标记。这是在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。
tokenize_chinese_chars（bool，可选，默认为True）— 是否对中文字符进行标记化。这可能应该在日语中停用（请参阅此问题）。
strip_accents（bool，可选）— 是否去除所有重音符号。如果未指定此选项，则将由lowercase的值确定（与原始 BERT 相同）。

构建一个 ProphetNetTokenizer。基于 WordPiece。

这个分词器继承自 PreTrainedTokenizer，其中包含大部分主要方法。用户应该参考这个超类以获取有关这些方法的更多信息。

`build_inputs_with_special_tokens`

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( token_ids_0: List token_ids_1: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';List[int]

参数

token_ids_0（List[int]）— 将添加特殊标记的 ID 列表。
token_ids_1（List[int]，可选）— 序列对的可选第二个 ID 列表。

List[int]

具有适当特殊标记的输入 ID 列表。

通过连接和添加特殊标记从序列或序列对构建用于序列分类任务的模型输入。一个 BERT 序列具有以下格式：

单个序列：[CLS] X [SEP]
序列对：[CLS] A [SEP] B [SEP]

`convert_tokens_to_string`

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( tokens: str )

将一系列标记（字符串）转换为单个字符串。

`create_token_type_ids_from_sequences`

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( token_ids_0: List token_ids_1: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';List[int]

参数

token_ids_0（List[int]）— ID 列表。
token_ids_1（List[int]，可选）— 序列对的可选第二个 ID 列表。

List[int]

根据给定序列的标记类型 ID 列表。

从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。一个 ProphetNet

序列对掩码具有以下格式：

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0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
| first sequence    | second sequence |

如果token_ids_1是None，这个方法只返回掩码的第一部分（0s）。

`get_special_tokens_mask`

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( token_ids_0: List token_ids_1: Optional = None already_has_special_tokens: Optional = False ) → export const metadata = 'undefined';List[int]

参数

token_ids_0（List[int]）— ID 列表。
token_ids_1（List[int]，可选）— 序列对的第二个 ID 列表。
already_has_special_tokens（bool，可选，默认为False）— 标记列表是否已经使用特殊标记格式化为模型。

List[int]

一个整数列表，范围为[0, 1]：1 表示特殊标记，0 表示序列标记。

从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列 ID。在使用分词器prepare_for_model方法添加特殊标记时调用此方法。

ProphetNet 特定输出

`class transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetSeq2SeqLMOutput`

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( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None logits_ngram: Optional = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_ngram_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None decoder_ngram_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，在提供labels时返回）— 语言建模损失。
logits（形状为(batch_size, decoder_sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor）— 主流语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
logits_ngram（形状为(batch_size, ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor）— 预测流语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
past_key_values（List[torch.FloatTensor]，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）— 长度为config.n_layers的torch.FloatTensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, embed_size_per_head)。包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值）的解码器，可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
decoder_hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出一个用于每个层的输出）。解码器主流的隐藏状态，在每层的输出以及初始嵌入输出。
decoder_ngram_hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出一个用于每个层的输出）。解码器预测流的隐藏状态，在每层的输出以及初始嵌入输出。
decoder_attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
decoder_ngram_attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。解码器预测流的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
cross_attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_attn_heads, encoder_sequence_length, decoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算加权平均值
encoder_last_hidden_state（形状为(batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor，可选） — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
encoder_hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回） — 形状为(batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出一个用于每一层的输出）。编码器的隐藏状态，在每一层的输出以及初始嵌入输出。
encoder_attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_attn_heads, encoder_sequence_length, encoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于序列到序列语言模型输出的基类。

`class transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetSeq2SeqModelOutput`

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( last_hidden_state: FloatTensor last_hidden_state_ngram: Optional = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_ngram_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None decoder_ngram_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

last_hidden_state（形状为(batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor） — 模型解码器最后一层的主流隐藏状态序列。如果使用past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。
last_hidden_state_ngram（形状为(batch_size, ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor，可选） — 模型解码器最后一层的预测流隐藏状态序列。
past_key_values（List[torch.FloatTensor]，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回） — 长度为config.n_layers的torch.FloatTensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, embed_size_per_head)。包含解码器的预先计算隐藏状态（注意力块中的键和值），可以用于加速顺序解码（查看past_key_values输入）。
decoder_hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回） — 形状为(batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出一个用于每一层的输出）。解码器主流的隐藏状态，在每一层的输出以及初始嵌入输出。
decoder_ngram_hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回） — 形状为(batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出一个用于每一层的输出）。解码器的预测流的隐藏状态，在每一层的输出以及初始嵌入输出。
decoder_attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
decoder_ngram_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选的, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。解码器预测流的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算加权平均值。
cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选的, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_attn_heads, encoder_sequence_length, decoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算加权平均值。
encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size)，可选的) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选的, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出一个用于每层的输出）。编码器在每层的输出以及初始嵌入输出的隐藏状态。
encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选的, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_attn_heads, encoder_sequence_length, encoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型编码器输出的基类，还包含：可加速顺序解码的预计算隐藏状态。

`class transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetDecoderModelOutput`

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( last_hidden_state: FloatTensor last_hidden_state_ngram: Optional = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None hidden_states_ngram: Optional = None attentions: Optional = None ngram_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None )

参数

last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)) — 模型解码器最后一层的主流隐藏状态序列。如果使用past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。
last_hidden_state_ngram (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — 模型解码器最后一层输出的预测流隐藏状态序列。
past_key_values (List[torch.FloatTensor], 可选的, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的torch.FloatTensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, embed_size_per_head)。包含解码器的预计算隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选的, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出一个用于每层的输出）。解码器主流的隐藏状态，在每层的输出以及初始嵌入输出。
ngram_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — torch.FloatTensor元组（每层一个，包括嵌入层和每一层的输出），形状为(batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size)。解码器预测流每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)。解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
ngram_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)。解码器预测流的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算加权平均值
cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_attn_heads, encoder_sequence_length, decoder_sequence_length)。解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算加权平均值

模型输出的基类，可能还包含过去的键/值（用于加速顺序解码）。

`class transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetDecoderLMOutput`

<来源>

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( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None logits_ngram: Optional = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None hidden_states_ngram: Optional = None attentions: Optional = None ngram_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None )

参数

loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional, 当提供labels时返回) — 语言建模损失。
logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — 主流语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
logits_ngram (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — 预测流语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
past_key_values (List[torch.FloatTensor], optional, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的torch.FloatTensor列表，每个张量形状为(2, batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, embed_size_per_head)。包含解码器的预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — torch.FloatTensor元组（每层一个，包括嵌入层和每一层的输出），形状为(batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)。解码器主流每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
ngram_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — torch.FloatTensor元组（每层一个，包括嵌入层和每一层的输出），形状为(batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size)。解码器预测流每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
ngram_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。在注意力 softmax 之后的解码器预测流的注意力权重，用于计算加权平均值
cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_attn_heads, encoder_sequence_length, decoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算加权平均值

模型输出的基类，可能还包含过去的键/值（以加速顺序解码）。

ProphetNetModel

`class transformers.ProphetNetModel`

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( config: ProphetNetConfig )

参数

config (ProphetNetConfig) — 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

裸 ProphetNet 模型输出原始隐藏状态，没有特定的头部。此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以获取库为所有模型实现的通用方法（如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

原始 ProphetNet 代码可以在这里找到。检查点是从原始 Fairseq 检查点转换而来的。有关检查点转换的更多信息，请查看文件convert_prophetnet_original_pytorch_checkpoint_to_pytorch.py。

这个模型是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。

`forward`

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( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None decoder_input_ids: Optional = None decoder_attention_mask: Optional = None head_mask: Optional = None decoder_head_mask: Optional = None cross_attn_head_mask: Optional = None encoder_outputs: Optional = None past_key_values: Optional = None inputs_embeds: Optional = None decoder_inputs_embeds: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetSeq2SeqModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)） — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下会忽略填充。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。什么是输入 ID？
attention_mask (torch.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：
- 对于未被掩盖的标记，为 1，
- 对于被遮蔽的标记为 0。
什么是注意力蒙版？
decoder_input_ids（形状为(batch_size, target_sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 词汇表中解码器输入序列标记的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参见 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。什么是解码器输入 ID？ ProphetNet 使用eos_token_id作为decoder_input_ids生成的起始标记。如果使用了past_key_values，可以选择只输入最后一个decoder_input_ids（参见past_key_values）。
decoder_attention_mask（形状为(batch_size, target_sequence_length)的torch.BoolTensor，可选）— 默认行为：生成一个忽略decoder_input_ids中填充标记的张量。因果蒙版也将默认使用。
head_mask（形状为(encoder_layers, encoder_attention_heads)的torch.Tensor，可选）— 用于使编码器中注意力模块中选择的头部失效的蒙版。蒙版值选择在[0, 1]中：
- 1 表示头部未被遮蔽，
- 0 表示头部被遮蔽。
decoder_head_mask（形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)的torch.Tensor，可选）— 用于使解码器中注意力模块中选择的头部失效的蒙版。蒙版值选择在[0, 1]中：
- 1 表示头部未被遮蔽，
- 0 表示头部被遮蔽。
cross_attn_head_mask（形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)的torch.Tensor，可选）— 用于使交叉注意力模块中选择的头部失效的蒙版。蒙版值选择在[0, 1]中：
- 1 表示头部未被遮蔽，
- 0 表示头部被遮蔽。
encoder_outputs（tuple(tuple(torch.FloatTensor)，可选）— 元组包括（last_hidden_state，可选：hidden_states，可选：attentions）last_hidden_state的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选）是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。用于解码器的交叉注意力。
past_key_values（长度为config.n_layers的tuple(tuple(torch.FloatTensor))，每个元组有 4 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)的张量）— 包含注意力块的预计算键和值隐藏状态。可用于加速解码。如果使用了past_key_values，用户可以选择只输入最后一个形状为(batch_size, 1)的decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids。
use_cache（bool，可选）— 如果设置为True，将返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（参见past_key_values）。
output_attentions（bool，可选）— 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参见返回张量下的attentions。
output_hidden_states（bool，可选）— 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参见返回张量下的hidden_states。
return_dict（bool，可选）— 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。

transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetSeq2SeqModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetSeq2SeqModelOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包括根据配置（ProphenetConfig）和输入而异的各种元素。

last_hidden_state (torch.FloatTensor of shape (batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)) — 模型解码器最后一层的主流隐藏状态序列输出。如果使用 past_key_values，则只输出形状为 (batch_size, 1, hidden_size) 的序列的最后一个隐藏状态。
last_hidden_state_ngram (torch.FloatTensor of shape (batch_size,ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size), optional) — 模型解码器最后一层的预测流隐藏状态序列输出。
past_key_values (List[torch.FloatTensor], optional, returned when use_cache=True is passed or when config.use_cache=True) — 长度为 config.n_layers 的 torch.FloatTensor 列表，每个张量的形状为 (2, batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, embed_size_per_head)。包含解码器的预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。
decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, returned when output_hidden_states=True is passed or when config.output_hidden_states=True) — 每一层的 torch.FloatTensor 元组，形状为 (batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)。解码器主流的每一层的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
decoder_ngram_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, returned when output_hidden_states=True is passed or when config.output_hidden_states=True) — 每一层的 torch.FloatTensor 元组，形状为 (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size)。解码器预测流的每一层的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, returned when output_attentions=True is passed or when config.output_attentions=True) — 每一层的 torch.FloatTensor 元组，形状为 (batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)。解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
decoder_ngram_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, returned when output_attentions=True is passed or when config.output_attentions=True) — 每一层的 torch.FloatTensor 元组，形状为 (batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)。解码器预测流的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算last_hidden_state中的加权平均值。
cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, returned when output_attentions=True is passed or when config.output_attentions=True) — 每一层的 torch.FloatTensor 元组，形状为 (batch_size, num_attn_heads, encoder_sequence_length, decoder_sequence_length)。解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算加权平均值。
encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor of shape (batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size), optional) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列输出。
encoder_hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）- 形状为(batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出一个用于每个层的输出）。每个层的编码器的隐藏状态加上初始嵌入输出。
encoder_attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）- 形状为(batch_size, num_attn_heads, encoder_sequence_length, encoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每个层一个）。编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

ProphetNetModel 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

虽然前向传递的方法需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是在此处调用，因为前者会处理运行前后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

代码语言：javascript复制

>>> from transformers import AutoTokenizer, ProphetNetModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")
>>> model = ProphetNetModel.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")

>>> input_ids = tokenizer(
...     "Studies have been shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt"
... ).input_ids  # Batch size 1
>>> decoder_input_ids = tokenizer("Studies show that", return_tensors="pt").input_ids  # Batch size 1
>>> outputs = model(input_ids=input_ids, decoder_input_ids=decoder_input_ids)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state  # main stream hidden states
>>> last_hidden_states_ngram = outputs.last_hidden_state_ngram  # predict hidden states

ProphetNet 编码器

`class transformers.ProphetNetEncoder`

<来源>

代码语言：javascript复制

( config: ProphetNetConfig word_embeddings: Embedding = None )

参数

config（ProphetNetConfig）- 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

ProphetNetModel 的独立编码器部分。此模型继承自 PreTrainedModel。检查库实现的所有模型的通用方法（如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）的超类文档。

此模型是 PyTorch torch.nn.Module子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。

word_embeddings（形状为(config.vocab_size, config.hidden_size)的torch.nn.Embeddings，可选）：词嵌入参数。这可以用于使用预定义的词嵌入而不是随机初始化的词嵌入初始化 ProphetNetEncoder。

前进

<来源>

代码语言：javascript复制

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。什么是输入 ID？
attention_mask (torch.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选在 [0, 1]：
- 1 表示被 未掩码 的标记，
- 0 表示被 掩码 的标记。
注意力掩码是什么？
head_mask (torch.Tensor，形状为 (encoder_layers, encoder_attention_heads)，可选) — 用于使编码器中注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选在 [0, 1]：
- 1 表示头部是 未掩码，
- 0 表示头部是 掩码。
output_attentions (bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 attentions。
output_hidden_states (bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 hidden_states。
return_dict (bool，可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。

transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时）包含各种元素，取决于配置 (ProphenetConfig) 和输入。

last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的隐藏状态序列。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回） — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor 元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个每层输出的一个）。模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回） — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每层一个）。注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

ProphetNetEncoder 的前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

虽然前向传递的步骤需要在这个函数内定义，但应该在此之后调用 Module 实例，而不是这个函数，因为前者会处理运行前后的处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

代码语言：javascript复制

>>> from transformers import AutoTokenizer, ProphetNetEncoder
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")
>>> model = ProphetNetEncoder.from_pretrained("patrickvonplaten/prophetnet-large-uncased-standalone")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

ProphetNetDecoder

`class transformers.ProphetNetDecoder`

< source >

代码语言：javascript复制

( config: ProphetNetConfig word_embeddings: Optional = None )

参数

config (ProphetNetConfig) — 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

ProphetNetModel 的独立解码器部分。此模型继承自 PreTrainedModel。检查库实现的所有模型的通用方法的超类文档（例如下载或保存，调整输入嵌入，修剪头等）。

此模型是 PyTorch torch.nn.Module子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有事项。

word_embeddings (torch.nn.Embeddings of shape (config.vocab_size, config.hidden_size), 可选): 词嵌入参数。这可以用于使用预定义的词嵌入初始化 ProphetNetEncoder，而不是随机初始化的词嵌入。

`forward`

<来源>

代码语言：javascript复制

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attention_mask: Optional = None head_mask: Optional = None cross_attn_head_mask: Optional = None past_key_values: Optional = None inputs_embeds: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetDecoderModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下会忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。什么是输入 ID？
attention_mask (torch.Tensor of shape (batch_size, sequence_length), 可选) — 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选择在[0, 1]中：
- 1 表示标记是not masked，
- 0 表示标记是masked。
什么是注意力掩码？
head_mask (torch.Tensor of shape (encoder_layers, encoder_attention_heads), 可选) — 用于使编码器中注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选择在[0, 1]中：
- 1 表示头部是not masked，
- 0 表示头部是masked。
output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的attentions。
output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的hidden_states。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
encoder_hidden_states (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 可选) — 编码器最后一层的隐藏状态序列。如果模型配置为解码器，则在交叉注意力中使用。
encoder_attention_mask (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length), 可选) — 避免在编码器输入的填充标记索引上执行注意力的掩码。如果模型配置为解码器，则在交叉注意力中使用。掩码值选择在[0, 1]中：
cross_attn_head_mask (torch.Tensor of shape (decoder_layers, decoder_attention_heads), 可选) — 用于使交叉注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选择在[0, 1]中：
- 1 表示头部是not masked，
- 0 表示头部是masked。
past_key_values (长度为config.n_layers的tuple(tuple(torch.FloatTensor))，每个元组包含形状为(batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)`的 4 个张量) — 包含注意力块的预计算键和值隐藏状态。可用于加速解码。如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后一个decoder_input_ids（即没有将过去的键值状态提供给该模型的那些）而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids。
use_cache (bool, 可选) — 如果设置为True，将返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。
- 对于未被掩码的标记为 1，
- 对于被掩码的标记为 0。

返回值

transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetDecoderModelOutput 或者tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetDecoderModelOutput 或者一个torch.FloatTensor元组（如果传入return_dict=False或者config.return_dict=False）包含根据配置(ProphenetConfig)和输入不同的元素。

last_hidden_state (形状为(batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor`) — 模型解码器最后一层输出的主流隐藏状态序列。如果使用past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。
last_hidden_state_ngram (形状为(batch_size, ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor`) — 模型解码器最后一层输出的预测流隐藏状态序列。
past_key_values (List[torch.FloatTensor], 可选, 当传入use_cache=True或者config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的torch.FloatTensor列表，每个张量形状为(2, batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, embed_size_per_head)。包含解码器的预计算隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入output_hidden_states=True或者config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入输出，一个用于每层输出）。解码器主流每层的隐藏状态加上初始嵌入输出。
ngram_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入output_hidden_states=True或者config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入输出，一个用于每层输出）。解码器每层预测流的隐藏状态加上初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入output_attentions=True或者config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
ngram_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每层一个）。解码器的预测流的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算加权平均值
cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_attn_heads, encoder_sequence_length, decoder_sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每层一个）。解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算加权平均值

ProphetNetDecoder 的前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义，但应该在此之后调用 Module 实例，而不是在此处调用，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

代码语言：javascript复制

>>> from transformers import AutoTokenizer, ProphetNetDecoder
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")
>>> model = ProphetNetDecoder.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased", add_cross_attention=False)
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

ProphetNetForConditionalGeneration

`class transformers.ProphetNetForConditionalGeneration`

<来源>

代码语言：javascript复制

( config: ProphetNetConfig )

参数

config (ProphetNetConfig) — 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

带有语言建模头的 ProphetNet 模型。可用于序列生成任务。此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以了解库为所有模型实现的通用方法（如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

原始的 ProphetNet 代码可以在这里找到。检查点是从原始的 Fairseq 检查点转换而来的。有关检查点转换的更多信息，请查看文件 convert_prophetnet_original_pytorch_checkpoint_to_pytorch.py。

此模型是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。

`forward`

<来源>

代码语言：javascript复制

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None decoder_input_ids: Optional = None decoder_attention_mask: Optional = None head_mask: Optional = None decoder_head_mask: Optional = None cross_attn_head_mask: Optional = None encoder_outputs: Optional = None past_key_values: Optional = None inputs_embeds: Optional = None decoder_inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetSeq2SeqLMOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。什么是输入 ID？
attention_mask (torch.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选在 [0, 1]：
- 对于被 masked 的标记为 1，
- 对于被 masked 的标记为 0。
什么是注意力掩码？
decoder_input_ids（形状为(batch_size, target_sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 解码器输入序列标记在词汇表中的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参见 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。什么是解码器输入 ID？ ProphetNet 使用eos_token_id作为decoder_input_ids生成的起始标记。如果使用了past_key_values，可以选择性地只输入最后一个decoder_input_ids（参见past_key_values）。
decoder_attention_mask（形状为(batch_size, target_sequence_length)的torch.BoolTensor，可选）— 默认行为：生成一个忽略decoder_input_ids中填充标记的张量。因果掩码也将默认使用。
head_mask（形状为(encoder_layers, encoder_attention_heads)的torch.Tensor，可选）— 用于将编码器中注意力模块的选定头部置零的掩码。掩码值选定在[0, 1]之间：
- 1 表示头部未被遮蔽，
- 0 表示头部被遮蔽。
decoder_head_mask（形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)的torch.Tensor，可选）— 用于将解码器中注意力模块的选定头部置零的掩码。掩码值选定在[0, 1]之间：
- 1 表示头部未被遮蔽，
- 0 表示头部被遮蔽。
cross_attn_head_mask（形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)的torch.Tensor，可选）— 用于将交叉注意力模块的选定头部置零的掩码。掩码值选定在[0, 1]之间：
- 1 表示头部未被遮蔽，
- 0 表示头部被遮蔽。
encoder_outputs（tuple(tuple(torch.FloatTensor)，可选）— 元组包括（last_hidden_state，可选：hidden_states，可选：attentions）last_hidden_state的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选）是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。用于解码器的交叉注意力。
past_key_values（长度为config.n_layers的tuple(tuple(torch.FloatTensor))，每个元组包含形状为(batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)的 4 个张量）— 包含注意力块的预计算键和值隐藏状态。可用于加速解码。如果使用了past_key_values，用户可以选择性地只输入最后一个形状为(batch_size, 1)的decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给该模型的）而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids。
use_cache（bool，可选）— 如果设置为True，将返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（参见past_key_values）。
output_attentions（bool，可选）— 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多细节，请参见返回张量中的attentions。
output_hidden_states（bool，可选）— 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多细节，请参见返回张量中的hidden_states。
return_dict（bool，可选）— 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
labels（形状为(batch_size,)的torch.LongTensor，可选）— 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]范围内。所有设置为-100的标签将被忽略（遮蔽），损失仅计算在[0, ..., config.vocab_size]范围内的标签。

transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetSeq2SeqLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetSeq2SeqLMOutput 或一个torch.FloatTensor的元组（如果传递了return_dict=False或config.return_dict=False），包括根据配置（ProphenetConfig）和输入而变化的各种元素。

loss (torch.FloatTensor of shape (1,), optional, returned when labels is provided) — 语言建模损失。
logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — 主流语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
logits_ngram (torch.FloatTensor of shape (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — 预测流语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
past_key_values (List[torch.FloatTensor], optional, returned when use_cache=True is passed or when config.use_cache=True) — 长度为config.n_layers的torch.FloatTensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, embed_size_per_head)。包含解码器的预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, returned when output_hidden_states=True is passed or when config.output_hidden_states=True) — torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入的输出一个用于每一层的输出）的形状为(batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)。解码器主流的每一层输出加上初始嵌入输出的隐藏状态。
decoder_ngram_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, returned when output_hidden_states=True is passed or when config.output_hidden_states=True) — torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入的输出一个用于每一层的输出）的形状为(batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size)。解码器预测流的每一层输出加上初始嵌入输出的隐藏状态。
decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, returned when output_attentions=True is passed or when config.output_attentions=True) — torch.FloatTensor的元组（每一层一个）的形状为(batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)。解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
decoder_ngram_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, returned when output_attentions=True is passed or when config.output_attentions=True) — torch.FloatTensor的元组（每一层一个）的形状为(batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)。解码器预测流的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, returned when output_attentions=True is passed or when config.output_attentions=True) — torch.FloatTensor的元组（每一层一个）的形状为(batch_size, num_attn_heads, encoder_sequence_length, decoder_sequence_length)。解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算加权平均值。
encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回） — 形状为(batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出一个用于每一层的输出）。编码器在每一层的隐藏状态以及初始嵌入输出。
encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_attn_heads, encoder_sequence_length, encoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

ProphetNetForConditionalGeneration 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

虽然前向传递的方法需要在这个函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是这个，因为前者会处理运行前后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

代码语言：javascript复制

>>> from transformers import AutoTokenizer, ProphetNetForConditionalGeneration

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")
>>> model = ProphetNetForConditionalGeneration.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")

>>> input_ids = tokenizer(
...     "Studies have been shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt"
... ).input_ids  # Batch size 1
>>> decoder_input_ids = tokenizer("Studies show that", return_tensors="pt").input_ids  # Batch size 1
>>> outputs = model(input_ids=input_ids, decoder_input_ids=decoder_input_ids)

>>> logits_next_token = outputs.logits  # logits to predict next token as usual
>>> logits_ngram_next_tokens = outputs.logits_ngram  # logits to predict 2nd, 3rd, ... next tokens

ProphetNetForCausalLM

`class transformers.ProphetNetForCausalLM`

<来源>

代码语言：javascript复制

( config: ProphetNetConfig )

参数

config (ProphetNetConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

ProphetNetModel 的独立解码器部分，顶部带有 lm 头。该模型可用于因果语言建模。该模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档，了解库为所有模型实现的通用方法（如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

这个模型是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。

`forward`

<来源>

代码语言：javascript复制

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attention_mask: Optional = None head_mask: Optional = None cross_attn_head_mask: Optional = None past_key_values: Optional = None inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetDecoderLMOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 输入序列标记在词汇表中的索引。默认情况下会忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。查看 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()获取详细信息。什么是输入 ID？
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。选择的掩码值在[0, 1]中：
- 对于未屏蔽的标记，
- 对于被屏蔽的标记为 0。
什么是注意力掩码？
head_mask（形状为(encoder_layers, encoder_attention_heads)的torch.Tensor，可选）— 用于使编码器中注意力模块中选择的头部失效的掩码。选择的掩码值在[0, 1]中：
- 对于未屏蔽的标记为 1，
- 0 表示头部被屏蔽。
output_attentions（bool，可选）— 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。
output_hidden_states（bool，可选）— 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。
return_dict（bool，可选）— 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
encoder_hidden_states（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor，可选）— 编码器最后一层的隐藏状态序列。如果模型配置为解码器，则在交叉注意力中使用。
encoder_attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor，可选）— 用于避免在编码器输入的填充标记索引上执行注意力的掩码。如果模型配置为解码器，则在交叉注意力中使用此掩码。选择的掩码值在[0, 1]中：
cross_attn_head_mask（形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)的torch.Tensor，可选）— 用于使交叉注意力模块中选择的头部失效的掩码。选择的掩码值在[0, 1]中：
- 对于未屏蔽的标记为 1，
- 对于被屏蔽的标记为 0。
past_key_values（长度为config.n_layers的tuple(tuple(torch.FloatTensor))，每个元组有 4 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)的张量）— 包含注意力块的预计算键和值隐藏状态。可用于加速解码。如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后一个形状为(batch_size, 1)的decoder_input_ids（这些没有将其过去的键值状态提供给此模型）而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids。
use_cache（bool，可选）— 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态并可用于加速解码（参见past_key_values）。
- 对于未屏蔽的标记为 1，
- 对于被屏蔽的标记为 0。
labels（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 用于计算从左到右的语言建模损失（下一个单词预测）的标签。索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size]中（参见input_ids文档字符串）。索引设置为-100的标记将被忽略（屏蔽），损失仅计算具有标签 n [0, ..., config.vocab_size]的标记

transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetDecoderLMOutput 或tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetDecoderLMOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递了return_dict=False或当config.return_dict=False时）包含根据配置（ProphenetConfig）和输入的不同元素。

loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 语言建模损失。
logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — 主流语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
logits_ngram (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — 预测流语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
past_key_values (List[torch.FloatTensor], optional, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的torch.FloatTensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, embed_size_per_head)。包含解码器的预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（查看past_key_values输入）。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组。解码器主流的每一层的隐藏状态加上初始嵌入输出。
ngram_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组。解码器预测流的每一层的隐藏状态加上初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组。解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
ngram_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组。解码器预测流的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算加权平均值。
cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_attn_heads, encoder_sequence_length, decoder_sequence_length)的torch.FloatTensor元组。解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算加权平均值。

ProphetNetForCausalLM 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

虽然前向传递的步骤需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是在此处调用，因为前者会负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

代码语言：javascript复制

>>> from transformers import AutoTokenizer, ProphetNetForCausalLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")
>>> model = ProphetNetForCausalLM.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")
>>> assert model.config.is_decoder, f"{model.__class__} has to be configured as a decoder."
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> logits = outputs.logits

>>> # Model can also be used with EncoderDecoder framework
>>> from transformers import BertTokenizer, EncoderDecoderModel, AutoTokenizer
>>> import torch

>>> tokenizer_enc = BertTokenizer.from_pretrained("bert-large-uncased")
>>> tokenizer_dec = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")
>>> model = EncoderDecoderModel.from_encoder_decoder_pretrained(
...     "bert-large-uncased", "microsoft/prophetnet-large-uncased"
... )

>>> ARTICLE = (
...     "the us state department said wednesday it had received no "
...     "formal word from bolivia that it was expelling the us ambassador there "
...     "but said the charges made against him are `` baseless ."
... )
>>> input_ids = tokenizer_enc(ARTICLE, return_tensors="pt").input_ids
>>> labels = tokenizer_dec(
...     "us rejects charges against its ambassador in bolivia", return_tensors="pt"
... ).input_ids
>>> outputs = model(input_ids=input_ids, decoder_input_ids=labels[:, :-1], labels=labels[:, 1:])

>>> loss = outputs.loss

QDQBERT

原文：huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/qdqbert

概述

QDQBERT 模型可以在 Hao Wu、Patrick Judd、Xiaojie Zhang、Mikhail Isaev 和 Paulius Micikevicius 的整数量化用于深度学习推断：原理和实证评估中找到。

论文摘要如下：

量化技术可以减小深度神经网络的大小，并通过利用高吞吐量整数指令来提高推断延迟和吞吐量。在本文中，我们回顾了量化参数的数学方面，并评估了在不同应用领域的广泛神经网络模型上的选择。我们专注于适合由具有高吞吐量整数数学流水线的处理器加速的量化技术。我们还提出了一种 8 位量化的工作流程，能够在所有研究的网络上保持精度在浮点基线的 1%内，包括更难量化的模型，如 MobileNets 和 BERT-large。

此模型由shangz贡献。

使用提示

QDQBERT 模型向 BERT 模型添加了伪量化操作（QuantizeLinear/DequantizeLinear ops 对）：(i) 线性层输入和权重，(ii) matmul 输入，(iii) 残差添加输入。
QDQBERT 需要Pytorch 量化工具包的依赖。要安装pip install pytorch-quantization --extra-index-url https://pypi.ngc.nvidia.com
QDQBERT 模型可以从 HuggingFace BERT 模型的任何检查点（例如bert-base-uncased）加载，并执行量化感知训练/后训练量化。
可以在 transformers/examples/research_projects/quantization-qdqbert/找到使用 QDQBERT 模型执行量化感知训练和后训练量化的完整示例，用于 SQUAD 任务。

设置默认量化器

QDQBERT 模型通过Pytorch 量化工具包中的TensorQuantizer向 BERT 添加了伪量化操作（QuantizeLinear/DequantizeLinear ops 对）。TensorQuantizer是用于量化张量的模块，QuantDescriptor定义了张量应该如何量化。有关更多详细信息，请参阅Pytorch 量化工具包用户指南。

在创建 QDQBERT 模型之前，必须设置默认的QuantDescriptor，定义默认的张量量化器。

示例：

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>>> import pytorch_quantization.nn as quant_nn
>>> from pytorch_quantization.tensor_quant import QuantDescriptor

>>> # The default tensor quantizer is set to use Max calibration method
>>> input_desc = QuantDescriptor(num_bits=8, calib_method="max")
>>> # The default tensor quantizer is set to be per-channel quantization for weights
>>> weight_desc = QuantDescriptor(num_bits=8, axis=((0,)))
>>> quant_nn.QuantLinear.set_default_quant_desc_input(input_desc)
>>> quant_nn.QuantLinear.set_default_quant_desc_weight(weight_desc)

校准

校准是将数据样本传递给量化器并决定张量的最佳缩放因子的术语。设置张量量化器后，可以使用以下示例来校准模型：

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>>> # Find the TensorQuantizer and enable calibration
>>> for name, module in model.named_modules():
...     if name.endswith("_input_quantizer"):
...         module.enable_calib()
...         module.disable_quant()  # Use full precision data to calibrate

>>> # Feeding data samples
>>> model(x)
>>> # ...

>>> # Finalize calibration
>>> for name, module in model.named_modules():
...     if name.endswith("_input_quantizer"):
...         module.load_calib_amax()
...         module.enable_quant()

>>> # If running on GPU, it needs to call .cuda() again because new tensors will be created by calibration process
>>> model.cuda()

>>> # Keep running the quantized model
>>> # ...

导出到 ONNX

导出到 ONNX 的目标是通过TensorRT部署推断。伪量化将被分解为一对 QuantizeLinear/DequantizeLinear ONNX 操作。将 TensorQuantizer 的静态成员设置为使用 Pytorch 自己的伪量化函数后，伪量化模型可以导出到 ONNX，按照torch.onnx中的说明操作。示例：

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>>> from pytorch_quantization.nn import TensorQuantizer

>>> TensorQuantizer.use_fb_fake_quant = True

>>> # Load the calibrated model
>>> ...
>>> # ONNX export
>>> torch.onnx.export(...)

资源

文本分类任务指南
标记分类任务指南
问答任务指南
因果语言建模任务指南
掩码语言建模任务指南
多项选择任务指南

QDQBertConfig

`class transformers.QDQBertConfig`

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( vocab_size = 30522 hidden_size = 768 num_hidden_layers = 12 num_attention_heads = 12 intermediate_size = 3072 hidden_act = 'gelu' hidden_dropout_prob = 0.1 attention_probs_dropout_prob = 0.1 max_position_embeddings = 512 type_vocab_size = 2 initializer_range = 0.02 layer_norm_eps = 1e-12 use_cache = True pad_token_id = 1 bos_token_id = 0 eos_token_id = 2 **kwargs )

参数

vocab_size (int, optional, defaults to 30522) — QDQBERT 模型的词汇表大小。定义在调用 QDQBertModel 时可以表示的不同标记数量。
hidden_size (int, optional, defaults to 768) — 编码器层和池化器层的维度。
num_hidden_layers (int, optional, defaults to 12) — Transformer 编码器中的隐藏层数量。
num_attention_heads (int, optional, defaults to 12) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数。
intermediate_size (int, optional, defaults to 3072) — Transformer 编码器中“中间”（即前馈）层的维度。
hidden_act (str or function, optional, defaults to "gelu") — 编码器和池化器中的非线性激活函数（函数或字符串）。如果是字符串，支持 "gelu", "relu", "selu" 和 "gelu_new"。
hidden_dropout_prob (float, optional, defaults to 0.1) — 嵌入层、编码器和池化器中所有全连接层的 dropout 概率。
attention_probs_dropout_prob (float, optional, defaults to 0.1) — 注意力概率的 dropout 比率。
max_position_embeddings (int, optional, defaults to 512) — 此模型可能使用的最大序列长度。通常设置为较大的值以防万一（例如，512、1024 或 2048）。
type_vocab_size (int, optional, defaults to 2) — 在调用 QDQBertModel 时传递的 token_type_ids 的词汇表大小。
initializer_range (float, optional, defaults to 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的截断正态初始化器的标准差。
layer_norm_eps (float, optional, defaults to 1e-12) — 层归一化层使用的 epsilon。
is_decoder (bool, optional, defaults to False) — 模型是否用作解码器。如果为 False，则模型用作编码器。
use_cache (bool, optional, defaults to True) — 模型是否应返回最后的键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅在 config.is_decoder=True 时相关。

这是用于存储 QDQBertModel 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个 QDQBERT 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生类似于 BERT bert-base-uncased 架构的配置。

配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。

示例：

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>>> from transformers import QDQBertModel, QDQBertConfig

>>> # Initializing a QDQBERT bert-base-uncased style configuration
>>> configuration = QDQBertConfig()

>>> # Initializing a model from the bert-base-uncased style configuration
>>> model = QDQBertModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

QDQBertModel

`class transformers.QDQBertModel`

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( config add_pooling_layer: bool = True )

参数

config (QDQBertConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

裸 QDQBERT 模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。

该模型继承自 PreTrainedModel。检查超类文档以获取库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

该模型还是 PyTorch torch.nn.Module子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。

该模型可以作为编码器（仅具有自注意力）以及解码器行为，此时在自注意力层之间添加了一层交叉注意力，遵循Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Lukasz Kaiser 和 Illia Polosukhin 在 Attention is all you need中描述的架构。

为了作为解码器行为，模型需要使用配置中的is_decoder参数初始化为True。要在 Seq2Seq 模型中使用，模型需要使用is_decoder参数和add_cross_attention设置为True进行初始化；然后期望将encoder_hidden_states作为输入传递给前向传递。

`forward`

<来源>

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( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attention_mask: Optional = None past_key_values: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参见 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。什么是输入 ID？
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor，可选）- 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选择在[0, 1]中：
- 对于未被“掩码”的标记，为 1，
- 对于被“掩码”的标记，为 0。
什么是注意力掩码？
token_type_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）- 段标记索引，指示输入的第一部分和第二部分。索引选择在[0, 1]中：
- 0 对应于句子 A标记。
- 1 对应于句子 B标记。
什么是令牌类型 ID？
position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）- 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选择范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。什么是位置 ID？
head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的torch.FloatTensor，可选）- 用于使自注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选择在[0, 1]中：
- 1 表示头部未被“掩码”。
- 0 表示头部被“掩码”。
inputs_embeds（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor，可选）- 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示而不是传递input_ids。如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
output_attentions（bool，可选）- 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参见返回张量下的attentions。
output_hidden_states (bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 hidden_states。
return_dict (bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
encoder_hidden_states (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 编码器最后一层的隐藏状态序列。如果模型配置为解码器，则在交叉注意力中使用。
encoder_attention_mask (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 编码器输入的填充标记索引遮罩，用于避免在填充标记上执行注意力操作。如果模型配置为解码器，则在交叉注意力中使用此遮罩。遮罩值选定为 [0, 1]：
- not masked 的标记为 1，
- masked 的标记为 0。
past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor))，长度为 config.n_layers，每个元组包含形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head) 的 4 个张量 — 包含注意力块的预计算键和值隐藏状态。可用于加速解码。如果使用了 past_key_values，用户可以选择仅输入最后的 decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）的形状为 (batch_size, 1)，而不是形状为 (batch_size, sequence_length) 的所有 decoder_input_ids。
use_cache (bool, optional) — 如果设置为 True，将返回 past_key_values 键值状态，并可用于加速解码（参见 past_key_values）。

transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递 return_dict=False 或 config.return_dict=False）包含各种元素，取决于配置（QDQBertConfig）和输入。

last_hidden_state (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的隐藏状态序列。
pooler_output (torch.FloatTensor of shape (batch_size, hidden_size)) — 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后。例如，对于 BERT 系列模型，这将返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出每层的输出）的形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 元组（每层一个）的形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
cross_attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True和config.add_cross_attention=True时返回）- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的每个层的torch.FloatTensor元组。解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
past_key_values（tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）- 长度为config.n_layers的元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，如果config.is_encoder_decoder=True，还有 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及在交叉注意力块中，如果config.is_encoder_decoder=True，还可以选择使用past_key_values输入来加速顺序解码。

QDQBertModel 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

尽管前向传递的步骤需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是在此处调用，因为前者会处理运行前后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

代码语言：javascript复制

>>> from transformers import AutoTokenizer, QDQBertModel
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> model = QDQBertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

QDQBertLMHeadModel

`class transformers.QDQBertLMHeadModel`

<来源>

代码语言：javascript复制

( config )

参数

config（QDQBertConfig）- 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

带有顶部language modeling头部的 QDQBERT 模型，用于 CLM 微调。

该模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以获取库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存，调整输入嵌入大小，修剪头等）。

该模型也是 PyTorch torch.nn.Module的子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。

`forward`

<来源>

代码语言：javascript复制

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attention_mask: Optional = None labels: Optional = None past_key_values: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。可以使用 AutoTokenizer 来获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。什么是输入 ID？
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor，可选）- 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：
- 对于未被masked的标记为 1，
- 对于被masked的标记为 0。
什么是注意力掩码？
token_type_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 指示输入的第一部分和第二部分的段标记索引。索引选择在 [0, 1] 内：
- 0 对应于 句子 A 标记，
- 1 对应于 句子 B 标记。
什么是标记类型 ID？
position_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选择范围为 [0, config.max_position_embeddings - 1]。什么是位置 ID？
head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于使自注意力模块的选定头部失效的掩码。选择的掩码值在 [0, 1] 内：
- 1 表示头部 未被掩码，
- 0 表示头部 被掩码。
inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递 input_ids。如果您想要更多控制权来将 input_ids 索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。
output_attentions (bool, optional) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参见返回张量下的 attentions。
output_hidden_states (bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参见返回张量下的 hidden_states。
return_dict (bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
encoder_hidden_states (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 编码器最后一层的隐藏状态序列。如果模型配置为解码器，则用于交叉注意力。
encoder_attention_mask (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免在编码器输入的填充标记索引上执行注意力的掩码。如果模型配置为解码器，则此掩码将用于交叉注意力。选择的掩码值在 [0, 1] 内：
- 1 代表 未被掩码 的标记，
- 0 代表 被掩码 的标记。
labels (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 用于计算从左到右的语言建模损失（下一个词预测）的标签。索引应在 [-100, 0, ..., config.vocab_size] 内（参见 input_ids 文档）。索引设置为 -100 的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签 n [0, ..., config.vocab_size] 的标记。
past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)) of length config.n_layers with each tuple having 4 tensors of shape (batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)) — 包含注意力块的预计算键和值隐藏状态。可用于加速解码。如果使用了 past_key_values，用户可以选择仅输入最后一个 decoder_input_ids（这些没有将其过去的键值状态提供给此模型的）的形状为 (batch_size, 1) 的输入，而不是形状为 (batch_size, sequence_length) 的所有 decoder_input_ids。
use_cache (bool, optional) — 如果设置为 True，则返回 past_key_values 键值状态，并可用于加速解码（参见 past_key_values）。

transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包含各种元素，取决于配置(QDQBertConfig)和输入。

损失 (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记的预测）。
logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入层输出的一个每层输出的一个）。模型在每一层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。在注意力 softmax 之后的交叉注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的torch.FloatTensor元组的元组，每个元组包含自注意力和交叉注意力层的缓存键、值状态，如果模型用于编码器-解码器设置，则相关。仅在config.is_decoder = True时相关。包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。

QDQBertLMHeadModel 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

虽然前向传递的步骤需要在这个函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是这个函数，因为前者会处理运行前后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

代码语言：javascript复制

>>> from transformers import AutoTokenizer, QDQBertLMHeadModel, QDQBertConfig
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
>>> config = QDQBertConfig.from_pretrained("bert-base-cased")
>>> config.is_decoder = True
>>> model = QDQBertLMHeadModel.from_pretrained("bert-base-cased", config=config)

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> prediction_logits = outputs.logits

QDQBertForMaskedLM

`class transformers.QDQBertForMaskedLM`

< source >

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( config )

参数

config (QDQBertConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

带有顶部语言建模头的 QDQBERT 模型。

此模型继承自 PreTrainedModel。检查超类文档以获取库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

此模型还是 PyTorch torch.nn.Module子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。

`forward`

<来源>

代码语言：javascript复制

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attention_mask: Optional = None labels: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）— 词汇表中输入序列标记的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。什么是输入 ID？
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。在[0, 1]中选择的掩码值：
- 1 表示未被掩码的标记。
- 0 表示被掩码的标记。
什么是注意力掩码？
token_type_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 段标记索引，指示输入的第一部分和第二部分。索引在[0, 1]中选择：
- 0 对应于句子 A标记，
- 1 对应于句子 B标记。
什么是令牌类型 ID？
position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。什么是位置 ID？
head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的torch.FloatTensor，可选）— 用于使自注意力模块的选定头部失效的掩码。在[0, 1]中选择的掩码值：
- 1 表示头部未被掩码，
- 0 表示头部被掩码。
inputs_embeds（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor，可选）— 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。
output_attentions（bool，可选）— 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。
output_hidden_states（bool，可选）— 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。
return_dict（bool，可选）— 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
labels（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size]中（请参阅input_ids文档字符串）。索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记

transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput 或tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递了return_dict=False或当config.return_dict=False时），包括根据配置（QDQBertConfig）和输入的不同元素。

loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 掩码语言建模（MLM）损失。
logits（形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出，如果模型有一个嵌入层，一个用于每个层的输出）。模型在每个层的输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每个层一个）。注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

QDQBertForMaskedLM 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

虽然前向传递的步骤需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是在此之后调用，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

代码语言：javascript复制

>>> from transformers import AutoTokenizer, QDQBertForMaskedLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> model = QDQBertForMaskedLM.from_pretrained("bert-base-uncased")

>>> inputs = tokenizer("The capital of France is [MASK].", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # retrieve index of [MASK]
>>> mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0]

>>> predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1)

>>> labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> # mask labels of non-[MASK] tokens
>>> labels = torch.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100)

>>> outputs = model(**inputs, labels=labels)

QDQBertForSequenceClassification

`class transformers.QDQBertForSequenceClassification`

< source >

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( config )

参数

config（QDQBertConfig）— 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

Bert 模型变压器，顶部带有序列分类/回归头（池化输出之上的线性层），例如用于 GLUE 任务。

此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存，调整输入嵌入大小，修剪头等）。

此模型也是 PyTorch torch.nn.Module子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有内容。

`forward`

< source >

代码语言：javascript复制

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）— 词汇表中输入序列标记的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。什么是输入 ID？
attention_mask (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选在 [0, 1] 之间。
- 1 表示未被 masked 的标记，
- 0 表示被 masked 的标记。
什么是注意力掩码？
token_type_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 段标记索引，指示输入的第一部分和第二部分。索引选在 [0, 1] 之间：
- 0 对应于 句子 A 标记，
- 1 对应于 句子 B 标记。
什么是标记类型 ID？
position_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选在范围 [0, config.max_position_embeddings - 1]。什么是位置 ID？
head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于使自注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选在 [0, 1] 之间：
- 1 表示头部未被 masked，
- 0 表示头部被 masked。
inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，可以直接传递嵌入表示而不是传递 input_ids。如果您想要更多控制权来将 input_ids 索引转换为相关向量，这是很有用的，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
output_attentions (bool, optional) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请查看返回张量中的 attentions。
output_hidden_states (bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请查看返回张量中的 hidden_states。
return_dict (bool, optional) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
labels (torch.LongTensor of shape (batch_size,), optional) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在 [0, ..., config.num_labels - 1]。如果 config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方损失），如果 config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。

transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时）包含根据配置（QDQBertConfig）和输入而变化的各种元素。

loss (torch.FloatTensor of shape (1,), optional, 当提供 labels 时返回) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。
logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）得分（SoftMax 之前）。
hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回） — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor 元组（一个用于嵌入的输出，如果模型有嵌入层，一个用于每个层的输出）。模型在每个层的输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回） — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每层一个）。在自注意力头中用于计算加权平均值的注意力权重。

QDQBertForSequenceClassification 的前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

虽然前向传递的步骤需要在此函数内定义，但应该在此之后调用 Module 实例，而不是在此处调用，因为前者会负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

单标签分类示例：

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>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, QDQBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> model = QDQBertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = QDQBertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss

多标签分类示例：

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>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, QDQBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> model = QDQBertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = QDQBertForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "bert-base-uncased", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss

QDQBertForNextSentencePrediction

`class transformers.QDQBertForNextSentencePrediction`

<来源>

代码语言：javascript复制

( config )

参数

config（QDQBertConfig） — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

Bert 模型，顶部带有“下一句预测（分类）”头。

该模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以了解库为所有模型实现的通用方法（如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。

`forward`

<来源>

代码语言：javascript复制

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None **kwargs ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.NextSentencePredictorOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids（形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.LongTensor） — 词汇表中输入序列标记的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。查看 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call() 了解详情。什么是输入 ID？
attention_mask（形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.FloatTensor，可选） — 避免在填充标记索引上执行注意力的蒙版。蒙版值选在 [0, 1] 中：
- 1 代表“未蒙版”的标记，
- 0 代表“蒙版”的标记。
什么是注意力蒙版？
token_type_ids（形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.LongTensor，可选） — 段标记索引，指示输入的第一部分和第二部分。索引选在 [0, 1] 中：
- 0 对应于 句子 A 标记，
- 1 对应于 句子 B 标记。
什么是 token type IDs?
position_ids (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，optional) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选择范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。什么是 position IDs?
head_mask (torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，optional) — 用于使自注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选定在[0, 1]中：
- 1 表示头部未被掩盖，
- 0 表示头部被掩盖。
inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，optional) — 可选地，可以直接传递嵌入表示而不是传递input_ids。如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
output_attentions (bool, optional) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。
output_hidden_states (bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。
return_dict (bool，optional) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。
labels (torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，optional) — 用于计算下一个序列预测（分类）损失的标签。输入应为一个序列对（参见input_ids文档字符串）。索引应在[0, 1]中：
- 0 表示序列 B 是序列 A 的延续，
- 1 表示序列 B 是一个随机序列。

transformers.modeling_outputs.NextSentencePredictorOutput 或tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.NextSentencePredictorOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包含各种元素，取决于配置（QDQBertConfig）和输入。

loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供next_sentence_label时返回) — 下一个序列预测（分类）损失。
logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, 2)) — 下一个序列预测（分类）头部的预测分数（SoftMax 之前的 True/False 连续性分数）。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出每个层的输出）。模型在每个层的输出处的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组。在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

QDQBertForNextSentencePrediction 的前向方法，覆盖__call__特殊方法。

示例：

代码语言：javascript复制

>>> from transformers import AutoTokenizer, QDQBertForNextSentencePrediction
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> model = QDQBertForNextSentencePrediction.from_pretrained("bert-base-uncased")

>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> next_sentence = "The sky is blue due to the shorter wavelength of blue light."
>>> encoding = tokenizer(prompt, next_sentence, return_tensors="pt")

>>> outputs = model(**encoding, labels=torch.LongTensor([1]))
>>> logits = outputs.logits
>>> assert logits[0, 0] < logits[0, 1]  # next sentence was random

QDQBertForMultipleChoice

`class transformers.QDQBertForMultipleChoice`

<来源>

代码语言：javascript复制

( config )

参数

config（QDQBertConfig）— 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

在顶部具有多选分类头的 Bert 模型（顶部是一个线性层和一个 softmax，例如用于 RocStories/SWAG 任务的模型）。

此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以获取库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

此模型还是一个 PyTorch torch.nn.Module子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。

`forward`

<来源>

代码语言：javascript复制

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids（torch.LongTensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)）— 词汇表中输入序列标记的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。什么是输入 ID？
attention_mask（torch.FloatTensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：
- 1 表示未被掩码的标记，
- 0 表示被掩码的标记。
什么是注意力掩码？
token_type_ids（torch.LongTensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)，可选）— 段标记索引，指示输入的第一部分和第二部分。索引在[0, 1]中选择：
- 0 对应于句子 A标记。
- 1 对应于句子 B标记。
什么是标记类型 ID？
position_ids（torch.LongTensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。什么是位置 ID？
head_mask（torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选）— 用于使自注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：
- 1 表示头部未被掩码，
- 0 表示头部被掩码。
inputs_embeds（torch.FloatTensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)，可选）— 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
output_attentions (bool, optional) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。
output_hidden_states (bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。
return_dict (bool, optional) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。
labels (torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，optional) — 用于计算多项选择分类损失的标签。索引应在[0, ..., num_choices-1]范围内，其中num_choices是输入张量的第二维度的大小。（参见上面的input_ids）

transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput 或torch.FloatTensor元组

一个 transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False时）包含根据配置（QDQBertConfig）和输入的各种元素。

loss (torch.FloatTensor，形状为*(1,)*，optional，当提供labels时返回) — 分类损失。
logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, num_choices)) — num_choices是输入张量的第二维度。（参见上面的input_ids）。分类得分（SoftMax 之前）。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出，如果模型有嵌入层，一个用于每个层的输出）。模型在每个层的输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每个层一个）。注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

QDQBertForMultipleChoice 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

虽然前向传递的配方需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是在此之后调用，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

代码语言：javascript复制

>>> from transformers import AutoTokenizer, QDQBertForMultipleChoice
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> model = QDQBertForMultipleChoice.from_pretrained("bert-base-uncased")

>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> choice0 = "It is eaten with a fork and a knife."
>>> choice1 = "It is eaten while held in the hand."
>>> labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0)  # choice0 is correct (according to Wikipedia ;)), batch size 1

>>> encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="pt", padding=True)
>>> outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in encoding.items()}, labels=labels)  # batch size is 1

>>> # the linear classifier still needs to be trained
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logits

QDQBertForTokenClassification

`class transformers.QDQBertForTokenClassification`

<来源>

代码语言：javascript复制

( config )

参数

config (QDQBertConfig) — 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

QDQBERT 模型在顶部带有一个标记分类头（隐藏状态输出的顶部线性层），例如用于命名实体识别（NER）任务。

这个模型继承自 PreTrainedModel。检查超类文档，了解库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

这个模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module子类。将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。

`forward`

<来源>

代码语言：javascript复制

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列令牌的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。什么是输入 ID？
attention_mask (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 避免在填充令牌索引上执行注意力的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：
- 1 表示未被遮罩的令牌，
- 0 表示被遮罩的令牌。
什么是注意力掩码？
token_type_ids (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 段令牌索引，指示输入的第一部分和第二部分。索引在[0, 1]中选择：
- 0 对应于句子 A令牌，
- 1 对应于句子 B令牌。
什么是令牌类型 ID？
position_ids (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列令牌在位置嵌入中的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。什么是位置 ID？
head_mask (torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：
- 1 表示头部未被遮罩，
- 0 表示头部被遮罩。
inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参见返回张量下的attentions。
output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参见返回张量下的hidden_states。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
labels (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算令牌分类损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]中。

transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包含各种元素，取决于配置（QDQBertConfig）和输入。

loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类损失。
logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — SoftMax 之前的分类分数。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入输出的一个每层输出的一个）。模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

QDQBertForTokenClassification 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

虽然前向传递的步骤需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是在此处调用，因为前者会处理运行前后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

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>>> from transformers import AutoTokenizer, QDQBertForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> model = QDQBertForTokenClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)

>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]

>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss

QDQBertForQuestionAnswering

`class transformers.QDQBertForQuestionAnswering`

<来源>

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( config )

参数

config (QDQBertConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

带有用于提取问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头部的 QDQBERT 模型（在隐藏状态输出之上的线性层，用于计算跨度起始 logits和跨度结束 logits）。

该模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以获取库实现的所有模型的通用方法（如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

该模型还是一个 PyTorch torch.nn.Module子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有信息。

`forward`

<来源>

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( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None start_positions: Optional = None end_positions: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。什么是输入 ID？
attention_mask (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选择在 [0, 1]：
- 1 表示未被 掩码 的标记，
- 0 表示被 掩码 的标记。
什么是注意力掩码？
token_type_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 段标记索引，指示输入的第一部分和第二部分。索引选择在 [0, 1]：
- 0 对应于一个 句子 A 的标记，
- 1 对应于一个 句子 B 的标记。
什么是标记类型 ID？
position_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。在范围 [0, config.max_position_embeddings - 1] 中选择。什么是位置 ID？
head_mask (torch.FloatTensor，形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块中选择的头部失效的掩码。掩码值选择在 [0, 1]：
- 1 表示头部是 未被掩码，
- 0 表示头部是 被掩码。
inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，可以直接传递嵌入表示而不是传递 input_ids。如果您想要更多控制如何将 input_ids 索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
output_attentions (bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 attentions。
output_hidden_states (bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 hidden_states。
return_dict (bool，可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。
start_positions (torch.LongTensor，形状为 (batch_size,)，可选) — 用于计算标记范围开始位置的位置（索引）的标签。位置被夹紧到序列的长度 (sequence_length)。序列外的位置不会被考虑在内计算损失。
end_positions (torch.LongTensor，形状为 (batch_size,)，可选) — 用于计算标记范围结束位置的位置（索引）的标签，以计算标记分类损失。位置被夹紧到序列的长度 (sequence_length)。序列外的位置不会被考虑在内计算损失。

transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时）包含根据配置（QDQBertConfig）和输入的不同元素。

loss (torch.FloatTensor of shape (1,), optional, returned when labels is provided) — 总跨度抽取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。
start_logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 跨度起始得分（SoftMax 之前）。
end_logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 跨度结束得分（SoftMax 之前）。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor 元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个每层的输出的一个）。模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每层一个）。在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

QDQBertForQuestionAnswering 的前向方法重写了 __call__ 特殊方法。

示例：

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>>> from transformers import AutoTokenizer, QDQBertForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> model = QDQBertForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-base-uncased")

>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"

>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index   1]

>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])

>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss

标记分类损失。位置被夹紧到序列的长度 (sequence_length)。序列外的位置不会被考虑在内计算损失。

transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

loss (torch.FloatTensor of shape (1,), optional, returned when labels is provided) — 总跨度抽取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。
start_logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 跨度起始得分（SoftMax 之前）。
end_logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 跨度结束得分（SoftMax 之前）。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor 元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个每层的输出的一个）。模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每层一个）。在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

QDQBertForQuestionAnswering 的前向方法重写了 __call__ 特殊方法。

示例：

代码语言：javascript复制

>>> from transformers import AutoTokenizer, QDQBertForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> model = QDQBertForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-base-uncased")

>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"

>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index   1]

>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])

>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss

size torch 模型配置索引

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