Transformers documentation
GPT-2
该模型于 2020-11-16 贡献至 Hugging Face Transformers。
GPT-2
GPT-2 是 GPT 的放大版本，属于因果 Transformer 语言模型，其参数量和训练数据量均扩大了 10 倍。该模型在一个 40GB 的数据集上进行预训练，以根据序列中所有前文来预测下一个词。这种方法使模型能够在零样本（zero-shot）设置下完成许多下游任务。OpenAI 发布的博文可在此处找到。
模型架构采用单向（因果）注意力机制，每个 token 只能关注其之前的 token，这使其在文本生成任务中尤为有效。
您可以在 OpenAI community 组织下找到所有原始的 GPT-2 检查点。
点击右侧边栏中的 GPT-2 模型，以查看将 GPT-2 应用于不同语言任务的更多示例。
在 from_pretrained() 中设置
use_kernels=True，即可用 Hub 上的优化内核替换受支持的层。有关详细信息，请参阅 加载内核。
以下示例演示了如何使用 Pipeline 或 AutoModel 以及通过命令行来生成文本。
from transformers import pipeline
pipeline = pipeline(task="text-generation", model="openai-community/gpt2", device=0)
pipeline("Hello, I'm a language model")from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("openai-community/gpt2", device_map="auto", attn_implementation="sdpa")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
input_ids = tokenizer("Hello, I'm a language model", return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(**input_ids, cache_implementation="static")
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))也可以使用 vLLM 配合 transformers backend 来部署模型。
vllm serve openai-community/gpt2 --model-imp transformers
量化通过以较低精度表示权重来降低大模型的内存负担。有关更多可用的量化后端，请参阅 量化 概述。
以下示例使用 bitsandbytes 仅将权重量化为 4 位。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_compute_dtype="float16",
bnb_4bit_use_double_quant=True
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"openai-community/gpt2-xl",
quantization_config=quantization_config,
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2-xl")
inputs = tokenizer("Once upon a time, there was a magical forest", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))备注
- 由于 GPT-2 使用绝对位置嵌入，请在右侧填充输入。
- GPT-2 可以复用先前计算好的键值注意力对。在 GPT2Model.forward() 中通过 past_key_values 参数访问此功能。
- Enable the scale_attn_by_inverse_layer_idx and reorder_and_upcast_attn parameters to apply the training stability improvements from Mistral.
GPT2Config
类 transformers.GPT2Config
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 50257n_positions: int = 1024n_embd: int = 768n_layer: int = 12n_head: int = 12n_inner: int | None = Noneactivation_function: str = 'gelu_new'resid_pdrop: float | int = 0.1embd_pdrop: float | int = 0.1attn_pdrop: float | int = 0.1layer_norm_epsilon: float = 1e-05initializer_range: float = 0.02summary_type: str = 'cls_index'summary_use_proj: bool = Truesummary_activation: str | None = Nonesummary_proj_to_labels: bool = Truesummary_first_dropout: float | int = 0.1scale_attn_weights: bool = Trueuse_cache: bool = Truebos_token_id: int | None = 50256eos_token_id: int | list[int] | None = 50256pad_token_id: int | None = Nonescale_attn_by_inverse_layer_idx: bool = Falsereorder_and_upcast_attn: bool = Falseadd_cross_attention: bool = Falsetie_word_embeddings: bool = True )
参数
- vocab_size (
int，可选，默认为50257) — 模型的词汇表大小。定义了input_ids可以表示的不同 token 数量。 - n_positions (
int，可选，默认为1024) — 该模型可能使用的最大序列长度。 - n_embd (
int，可选，默认为768) — 嵌入和隐藏状态的维度。 - n_layer (
int，可选，默认为12) — Transformer 解码器中的隐藏层数。 - n_head (
int，可选，默认为12) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。 - n_inner (
int，可选) — MLP 表示的维度。 - activation_function (
str，可选，默认为gelu_new) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，"gelu"、"relu"、"silu"等。 - resid_pdrop (
Union[float, int]，可选，默认为0.1) — 嵌入层、编码器和池化层中所有全连接层的 dropout 概率。 - embd_pdrop (
Union[float, int]，可选，默认为0.1) — 嵌入层的 dropout 比率。 - attn_pdrop（
Union[float, int]，可选，默认值为0.1） — 注意力概率的 dropout 比率。 - layer_norm_epsilon (
float，可选，默认为1e-05) — 层归一化层所使用的 epsilon 值。 - initializer_range (
float，可选，默认为0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - summary_type (
string, 可选, 默认为"cls_index") — 用于执行序列摘要时的参数，在模型 GPT2DoubleHeadsModel. 中必须为以下选项之一："last"：取最后一个 token 的隐藏状态（类似于 XLNet）。"first"：取第一个 token 的隐藏状态（类似 BERT）。"mean"：对所有 token 的隐藏状态取平均值。"cls_index"：提供一个张量，指定分类标记的位置（类似于 GPT/GPT-2）。"attn"：目前未实现，请使用多头注意力。
- summary_use_proj (
bool，可选，默认为True) — 用于执行序列摘要的参数，在模型 GPT2DoubleHeadsModel 中使用。 是否要在向量提取之后添加投影。 - summary_activation (
str, 可选) — 用于执行序列摘要时的参数。在 GPT2DoubleHeadsModel 的多选头中使用。 传入"tanh"表示对输出应用 tanh 激活函数，传入其他任何值则不应用激活函数。 - summary_proj_to_labels (
bool，可选，默认为True) — 用于执行序列摘要的参数，在模型 GPT2DoubleHeadsModel 中使用。 指定投影输出应包含config.num_labels还是config.hidden_size个类别。 - summary_first_dropout (
float, 可选，默认为 0.1) — 用于执行序列摘要的参数，在模型 GPT2DoubleHeadsModel 中使用。 在投影和激活之后使用的 dropout 比率。 - scale_attn_weights (
bool，可选，默认为True) — 是否通过将嵌入除以 sqrt(d_model) 来对嵌入进行缩放。 - use_cache (
bool，可选，默认为True) — 模型是否应返回最后一次键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅当config.is_decoder=True或模型为仅解码器生成式模型时相关。 - bos_token_id (
int，可选，默认为50256) — 词汇表中用于表示流起始的 Token id。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]]，可选，默认为50256) — 词汇表中用于表示流结束（end-of-stream）的 token id。 - pad_token_id (
int, 可选) — 词表中用于填充的 token id。 - scale_attn_by_inverse_layer_idx (
bool，可选，默认为False) — 是否额外将注意力权重乘以1 / layer_idx + 1。 - reorder_and_upcast_attn (
bool，可选，默认为False) — 是否在进行混合精度训练时，在计算注意力（点积）之前对键（K）进行缩放，并将注意力点积/softmax 上转为 float()。 - add_cross_attention (
bool，可选，默认为False) — 是否应在模型中添加交叉注意力层。 - tie_word_embeddings (
bool，可选，默认为True) — 是否根据模型的tied_weights_keys映射来绑定权重嵌入。
这是用于存储 GPT2Model 配置的类。它根据指定的参数实例化 Gpt2 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将得到与 openai-community/gpt2 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。
示例：
>>> from transformers import GPT2Config, GPT2Model
>>> # Initializing a GPT2 configuration
>>> configuration = GPT2Config()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = GPT2Model(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configGPT2Tokenizer
class transformers.GPT2Tokenizer
< source >( vocab: str | dict[str, int] | None = Nonemerges: str | list[str] | None = Noneerrors: str = 'replace'unk_token: tokenizers.AddedToken | str = '<|endoftext|>'bos_token: tokenizers.AddedToken | str = '<|endoftext|>'eos_token: tokenizers.AddedToken | str = '<|endoftext|>'pad_token: tokenizers.AddedToken | str | None = Noneadd_prefix_space = False**kwargs )
参数
- vocab_file (
str) — 词汇表文件的路径。 - merges_file (
str) — 合并文件的路径。 - errors (
str，可选，默认为"replace") — 将字节解码为 UTF-8 时遵循的策略。更多信息请参阅 bytes.decode。 - unk_token (
str，可选，默认为"<|endoftext|>") — 未知标记。不在词汇表中的标记无法转换为 ID，因此会被设置为该标记。 - bos_token (
str，可选，默认为"<|endoftext|>") — 序列起始标记。 - eos_token (
str，可选，默认为"<|endoftext|>") — 序列结束标记。 - pad_token (
str, 可选) — 用于填充的标记，例如在对长度不同的序列进行批处理时。 - add_prefix_space (
bool，可选，默认为False) — 是否要在输入前添加一个初始空格。这可以将开头的单词视为与其他单词相同。（GPT2 tokenizer 通过前面的空格来检测单词的开头）。 - add_bos_token (
bool，可选，默认为False) — 是否向输入添加初始的句子起始 token。这可以将开头的单词视为与其他单词相同。 - vocab (
str或dict[str, int]，可选) — 自定义词汇表。如果未提供，则从vocab_file加载词汇表。 - merges（
str或list[str]，可选）— 自定义合并列表。如果未提供，则从merges_file加载合并列表。
构建 GPT-2 分词器。基于字节级 Byte-Pair-Encoding。
该分词器经过训练，将空格视为标记的一部分（类似于 sentencepiece），因此一个单词将
无论是否位于句首（无空格），其编码方式均有所不同：
>>> from transformers import GPT2Tokenizer
>>> tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> tokenizer("Hello world")["input_ids"]
[15496, 995]
>>> tokenizer(" Hello world")["input_ids"]
[18435, 995]你可以通过在实例化该分词器或调用其处理文本时传入 add_prefix_space=True 来规避该行为，但由于模型并非以这种方式进行预训练，这可能会导致性能下降。
当与
is_split_into_words=True一起使用时，该分词器会在每个单词（包括第一个单词）前添加一个空格。
该分词器继承自 TokenizersBackend，其中包含了大部分主要方法。用户应参考该父类以获取有关这些方法的更多信息。
GPT2 特定输出
类 transformers.models.gpt2.modeling_gpt2.GPT2DoubleHeadsModelOutput
< source >( loss: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemc_loss: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelogits: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemc_logits: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Nonehidden_states: tuple[torch.Tensor] | None = Noneattentions: tuple[torch.Tensor] | None = None )
参数
- loss (
torch.Tensor，形状为(1,)，可选，在提供labels时返回) — 语言建模损失。 - mc_loss（形状为
(1,)的torch.Tensor，可选，在提供mc_labels时返回） — 多项选择分类损失。 - logits (
torch.Tensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。 - mc_logits（形状为
(batch_size, num_choices)的torch.Tensor）— 多选分类头的预测分数（SoftMax 之前每个选项的分数）。 - past_key_values (
Cache, 可选, 在以下情况下返回use_cache=True被传入或config.use_cache=True) — 它是一个 Cache 实例。有关更多详细信息，请参阅我们的 kv cache 指南.包含预计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。 - hidden_states (
tuple[torch.Tensor], 可选, 当output_hidden_states=True被传入或config.output_hidden_states=True) — 元组，包含torch.Tensor(嵌入层输出（如果模型有嵌入层）+ 每层输出的张量，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size).模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
- attentions (
tuple[torch.Tensor], 可选, 在传入output_attentions=True或config.output_attentions=True) — 的元组torch.Tensor(（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
用于预测两个句子是否连续的模型输出的基类。
GPT2Model
class transformers.GPT2Model
< source >( config: GPT2Config )
参数
- config (GPT2Config) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
未添加任何特定头部的裸 Gpt2 模型，直接输出原始隐藏状态。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该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、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, input_ids_length)) —input_ids_length=sequence_length如果past_key_values为None否则past_key_values.get_seq_length()(sequence_length输入序列中各 token 在词表中的索引。如果使用了
past_key_values，则只需将尚未计算其过去状态的input_ids作为input_ids传入。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段 token 索引。索引取值范围为[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - encoder_hidden_states (
torch.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 编码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果模型被配置为解码器，则用于交叉注意力。 - encoder_attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对编码器输入中的填充 token 索引执行注意力机制的掩码。如果模型被配置为解码器，此掩码将用于交叉注意力。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。
返回值
BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 或 tuple(torch.Tensor)
一个 BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 或 torch.Tensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（GPT2Config）和输入。
GPT2Model 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
last_hidden_state（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。如果使用了
past_key_values，则仅输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及如果
config.is_encoder_decoder=True则还包括交叉注意力块中的键和值），可用于（参见past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
cross_attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True且config.add_cross_attention=True，或当config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器交叉注意力层在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于在交叉注意力头中计算加权平均值。
GPT2LMHeadModel
class transformers.GPT2LMHeadModel
< source >( config: GPT2Config )
参数
- config (GPT2Config) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
GPT2 模型，顶部带有语言建模头（一个线性层，其权重与输入嵌入共享）。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该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、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs ) → CausalLMOutputWithCrossAttentions or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, input_ids_length)) —input_ids_length=sequence_length如果past_key_values为None否则past_key_values.get_seq_length()(sequence_length输入序列中各 token 在词表中的索引。如果使用了
past_key_values，则只需将尚未计算其过去状态的input_ids作为input_ids传入。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段 token 索引。索引取值范围为[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - encoder_hidden_states (
torch.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 编码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果模型被配置为解码器，则用于交叉注意力。 - encoder_attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对编码器输入中的填充 token 索引执行注意力机制的掩码。如果模型被配置为解码器，此掩码将用于交叉注意力。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, input_ids_length)，可选) — 用于语言建模的标签。请注意，模型内部会对标签进行移位，因此您可以设置labels = input_ids索引的取值范围为[-100, 0, ..., config.vocab_size]所有设置为-100的标签都会被忽略（即被掩码），损失仅针对[0, ..., config.vocab_size]范围内的标签进行计算 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], 可选，默认为0) — 如果为int，则计算最后logits_to_keep个 token 的 logits。如果为0，则计算所有input_ids的 logits（特殊情况）。生成过程只需要最后一个 token 的 logits，仅针对该 token 进行计算可以节省内存，对于长序列或大词汇量而言，这种节省相当显著。 如果为torch.Tensor，则必须是一维张量，对应于序列长度维度中需要保留的索引。 这在使用打包张量格式（将批次和序列长度合并为单一维度）时非常有用。
返回值
CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.Tensor)
一个 CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 torch.Tensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（GPT2Config）和输入。
GPT2LMHeadModel 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
torch.Tensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。logits（形状为
(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.Tensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
cross_attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，在传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的交叉注意力权重，用于在交叉注意力头中计算加权平均值。
past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。
示例：
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs, labels=inputs["input_ids"])
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logitsGPT2DoubleHeadsModel
class transformers.GPT2DoubleHeadsModel
< source >( config: GPT2Config )
参数
- config (GPT2Config) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
带有语言建模和多项选择分类头的 GPT2 模型 Transformer，例如用于 RocStories/SWAG 任务。这两个头是两个线性层。语言建模头的权重与输入嵌入绑定，分类头以输入序列中指定分类标记索引处的输入作为输入。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该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、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemc_token_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemc_labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs ) → GPT2DoubleHeadsModelOutput or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, input_ids_length)) —input_ids_length=sequence_length如果past_key_values为None否则past_key_values.get_seq_length()(sequence_length输入序列中各 token 在词表中的索引。如果使用了
past_key_values，则只需将尚未计算其过去状态的input_ids作为input_ids传入。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段 token 索引。索引取值范围为[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - mc_token_ids（形状为
(batch_size, num_choices)的torch.LongTensor，可选，默认为输入中最后一个 token 的索引） — 每个输入序列中分类 token 的索引。取值范围为[0, input_ids.size(-1) - 1]。 - labels（形状为
(batch_size, input_ids_length)的torch.LongTensor，可选） — 用于语言建模的标签。请注意，模型内部会对标签进行移位，因此您可以直接设置labels = input_ids。索引的取值范围为[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]。所有设置为-100的标签都会被忽略（即被掩码），损失仅针对取值在[0, ..., config.vocab_size - 1]范围内的标签进行计算。 - mc_labels（形状为
(batch_size)的torch.LongTensor，可选） — 用于计算多项选择分类损失的标签。索引应在[0, ..., num_choices]范围内，其中 num_choices 是输入张量第二维的大小（参见上文中的 input_ids）。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。
返回值
GPT2DoubleHeadsModelOutput 或 tuple(torch.Tensor)
一个 GPT2DoubleHeadsModelOutput 或 torch.Tensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（GPT2Config）和输入。
GPT2DoubleHeadsModel 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss（形状为
(1,)的torch.Tensor，可选，在提供labels时返回）— 语言建模损失。mc_loss（形状为
(1,)的torch.Tensor，可选，在提供mc_labels时返回） — 多项选择分类损失。logits（形状为
(batch_size, num_choices, sequence_length, config.vocab_size)的torch.Tensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。mc_logits（形状为
(batch_size, num_choices)的torch.Tensor）— 多选分类头的预测分数（SoftMax 之前每个选项的分数）。past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple[torch.Tensor]，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每个层输出的一个张量），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple[torch.Tensor]，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPT2DoubleHeadsModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> model = GPT2DoubleHeadsModel.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> # Add a [CLS] to the vocabulary (we should train it also!)
>>> num_added_tokens = tokenizer.add_special_tokens({"cls_token": "[CLS]"})
>>> # Update the model embeddings with the new vocabulary size
>>> embedding_layer = model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))
>>> choices = ["Hello, my dog is cute [CLS]", "Hello, my cat is cute [CLS]"]
>>> encoded_choices = [tokenizer.encode(s) for s in choices]
>>> cls_token_location = [tokens.index(tokenizer.cls_token_id) for tokens in encoded_choices]
>>> input_ids = torch.tensor(encoded_choices).unsqueeze(0) # Batch size: 1, number of choices: 2
>>> mc_token_ids = torch.tensor([cls_token_location]) # Batch size: 1
>>> outputs = model(input_ids, mc_token_ids=mc_token_ids)
>>> lm_logits = outputs.logits
>>> mc_logits = outputs.mc_logitsGPT2ForQuestionAnswering
class transformers.GPT2ForQuestionAnswering
< source >( config: GPT2Config )
参数
- config (GPT2Config) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
Gpt2 变压器，顶部带有用于抽取式问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出之上添加一个线性层，用于计算 span start logits 和 span end logits）。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该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、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonestart_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneend_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs ) → QuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, input_ids_length)) —input_ids_length=sequence_length如果past_key_values为None否则past_key_values.get_seq_length()(sequence_length输入序列中各 token 在词表中的索引。如果使用了
past_key_values，则只需将尚未计算其过去状态的input_ids作为input_ids传入。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段 token 索引。索引取值范围为[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - start_positions (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算 token 分类损失的标注片段起始位置（索引）的标签。 位置会被截断到序列长度（sequence_length）。序列之外的位置在计算损失时不予考虑。 - end_positions (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算 token 分类损失的标注片段结束位置（索引）的标签。 位置会被截断到序列长度（sequence_length）。序列之外的位置在计算损失时不予考虑。
返回值
QuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.Tensor)
一个 QuestionAnsweringModelOutput 或 torch.Tensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（GPT2Config）和输入。
GPT2ForQuestionAnswering 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
torch.Tensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 总跨度提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。start_logits（形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor）— 跨度起始分数（SoftMax 之前）。end_logits（形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor）— 跨度结束分数（SoftMax 之前）。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPT2ForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> model = GPT2ForQuestionAnswering.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> 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]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
...
>>> # 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
>>> round(loss.item(), 2)
...GPT2ForSequenceClassification
class transformers.GPT2ForSequenceClassification
< source >( config: GPT2Config )
参数
- config (GPT2Config) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
带有序列分类头（线性层）的 GPT2 模型 Transformer。
GPT2ForSequenceClassification 使用最后一个 token 来进行分类，这与其它因果模型（例如 GPT-1）的做法一致。
由于它基于最后一个 token 进行分类，因此需要知道最后一个 token 的位置。如果配置中定义了 pad_token_id，它会找到每一行中最后一个非填充 token。如果未定义 pad_token_id，它就直接取批次中每一行的最后一个值。由于在传入 inputs_embeds 而非 input_ids 时无法推断填充 token，因此它同样采取相同做法（取批次中每一行的最后一个值）。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该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、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs ) → SequenceClassifierOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, input_ids_length)) —input_ids_length=sequence_length如果past_key_values为None否则past_key_values.get_seq_length()(sequence_length输入序列中各 token 在词表中的索引。如果使用了
past_key_values，则只需将尚未计算其过去状态的input_ids作为input_ids传入。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段 token 索引。索引取值范围为[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。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）。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。
返回值
SequenceClassifierOutputWithPast 或 tuple(torch.Tensor)
SequenceClassifierOutputWithPast 或 torch.Tensor 元组（如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（GPT2Config）和输入。
GPT2ForSequenceClassification 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
torch.Tensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类损失（如果 config.num_labels==1，则为回归损失）。logits（形状为
(batch_size, config.num_labels)的torch.Tensor）— 分类（或当 config.num_labels==1 时为回归）得分（SoftMax 之前）。past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
单标签分类示例：
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPT2ForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> model = GPT2ForSequenceClassification.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...
>>> # 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 = GPT2ForSequenceClassification.from_pretrained("openai-community/gpt2", num_labels=num_labels)
>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...多标签分类示例：
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPT2ForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> model = GPT2ForSequenceClassification.from_pretrained("openai-community/gpt2", 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 = GPT2ForSequenceClassification.from_pretrained(
... "openai-community/gpt2", 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).lossGPT2ForTokenClassification
class transformers.GPT2ForTokenClassification
< source >( config: GPT2Config )
参数
- config (GPT2Config) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
在 Gpt2 转换器之上添加了一个用于 token 分类的头部（即在隐藏状态输出之上添加了一个线性层），例如用于命名实体识别（NER）任务。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该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、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs ) → TokenClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, input_ids_length)) —input_ids_length=sequence_length如果past_key_values为None否则past_key_values.get_seq_length()(sequence_length输入序列中各 token 在词表中的索引。如果使用了
past_key_values，则只需将尚未计算其过去状态的input_ids作为input_ids传入。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段 token 索引。索引取值范围为[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - labels（形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。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）。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。
返回值
TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.Tensor)
一个 TokenClassifierOutput 或 torch.Tensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（GPT2Config）和输入。
GPT2ForTokenClassification 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss（形状为
(1,)的torch.Tensor，可选，在提供labels时返回） — 分类损失。logits（形状为
(batch_size, sequence_length, config.num_labels)的torch.Tensor）— 分类分数（SoftMax 之前）。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPT2ForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> model = GPT2ForTokenClassification.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> 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]]
>>> predicted_tokens_classes
...
>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...