| |
|
开发:
C++知识库
Java知识库
JavaScript
Python
PHP知识库
人工智能
区块链
大数据
移动开发
嵌入式
开发工具
数据结构与算法
开发测试
游戏开发
网络协议
系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程 数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁 |
-> 人工智能 -> Seq2Labels 模型结构 -> 正文阅读 |
|
[人工智能]Seq2Labels 模型结构 |
Seq2Labels( ? (text_field_embedder): BasicTextFieldEmbedder( ? ? (token_embedder_bert): PretrainedBertEmbedder( ? ? ? (bert_model): BertModel( ? ? ? ? (embeddings): BertEmbeddings( ? ? ? ? ? (word_embeddings): Embedding(21128, 768, padding_idx=0) ? ? ? ? ? (position_embeddings): Embedding(512, 768) ? ? ? ? ? (token_type_embeddings): Embedding(2, 768) ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ) ? ? ? ? (encoder): BertEncoder( ? ? ? ? ? (layer): ModuleList( ? ? ? ? ? ? (0): BertLayer( ? ? ? ? ? ? ? (attention): BertAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? (self): BertSelfAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ? (output): BertSelfOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (intermediate): BertIntermediate( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (output): BertOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? (1): BertLayer( ? ? ? ? ? ? ? (attention): BertAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? (self): BertSelfAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ? (output): BertSelfOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (intermediate): BertIntermediate( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (output): BertOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? (2): BertLayer( ? ? ? ? ? ? ? (attention): BertAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? (self): BertSelfAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ? (output): BertSelfOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (intermediate): BertIntermediate( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (output): BertOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? (3): BertLayer( ? ? ? ? ? ? ? (attention): BertAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? (self): BertSelfAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ? (output): BertSelfOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (intermediate): BertIntermediate( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (output): BertOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? (4): BertLayer( ? ? ? ? ? ? ? (attention): BertAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? (self): BertSelfAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ? (output): BertSelfOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (intermediate): BertIntermediate( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (output): BertOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? (5): BertLayer( ? ? ? ? ? ? ? (attention): BertAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? (self): BertSelfAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ? (output): BertSelfOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (intermediate): BertIntermediate( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (output): BertOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? (6): BertLayer( ? ? ? ? ? ? ? (attention): BertAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? (self): BertSelfAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ? (output): BertSelfOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (intermediate): BertIntermediate( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (output): BertOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? (7): BertLayer( ? ? ? ? ? ? ? (attention): BertAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? (self): BertSelfAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ? (output): BertSelfOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (intermediate): BertIntermediate( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (output): BertOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? (8): BertLayer( ? ? ? ? ? ? ? (attention): BertAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? (self): BertSelfAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ? (output): BertSelfOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (intermediate): BertIntermediate( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (output): BertOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? (9): BertLayer( ? ? ? ? ? ? ? (attention): BertAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? (self): BertSelfAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ? (output): BertSelfOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (intermediate): BertIntermediate( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (output): BertOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? (10): BertLayer( ? ? ? ? ? ? ? (attention): BertAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? (self): BertSelfAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ? (output): BertSelfOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (intermediate): BertIntermediate( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (output): BertOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? (11): BertLayer( ? ? ? ? ? ? ? (attention): BertAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? (self): BertSelfAttention( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ? (output): BertSelfOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (intermediate): BertIntermediate( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ? (output): BertOutput( ? ? ? ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) ? ? ? ? ? ? ? ? (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ? ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ? ) ? ? ? ? ) ? ? ? ? (pooler): BertPooler( ? ? ? ? ? (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) ? ? ? ? ? (activation): Tanh() ? ? ? ? ) ? ? ? ) ? ? ) ? ) ? (predictor_dropout): TimeDistributed( ? ? (_module): Dropout(p=0.0, inplace=False) ? ) ? (tag_labels_projection_layer): TimeDistributed( ? ? (_module): Linear(in_features=768, out_features=16502, bias=True) ? ) ? (tag_detect_projection_layer): TimeDistributed( ? ? (_module): Linear(in_features=768, out_features=4, bias=True) ? ) ) |
|
|
上一篇文章 下一篇文章 查看所有文章 |
|
开发:
C++知识库
Java知识库
JavaScript
Python
PHP知识库
人工智能
区块链
大数据
移动开发
嵌入式
开发工具
数据结构与算法
开发测试
游戏开发
网络协议
系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程 数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁 |
360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年11日历 | -2024/11/1 12:41:41- |
|
网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com IT数码 |