RoBERTa分类RuntimeError:形状'[-1，9]‘对于大小为8的输入无效 - 腾讯云开发者社区

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无效的掩码。...., num_choices-1]，其中 num_choices 是输入张量第二维的大小。...head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的Numpy数组或tf.Tensor，可选） — 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码。...., num_choices] 范围内，其中 num_choices 是输入张量第二维的大小。...head_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）-- 用于使注意力模块中选择的头部无效的掩码。

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Transformers 4.37 中文文档（二十三）

通过连接和添加特殊标记，为序列分类任务构建模型输入的序列或序列对。...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无效的掩码。...., num_choices-1] 范围内，其中 num_choices 是输入张量的第二维的大小。...logits (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, num_choices)) — num_choices 是输入张量的第二维的大小。...head_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 用于使注意力模块的选定头部无效的掩码。

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Transformers 4.37 中文文档（六十二）

模型的词汇大小。...., num_choices-1]范围内，其中num_choices是输入张量第二维的大小。...., num_choices] 范围内，其中 num_choices 是输入张量第二维的大小。...head_mask（形状为 (batch_size, sequence_length) 的 numpy.ndarray，可选）-- 用于使注意力模块的选定头部无效的掩码。...head_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）-- 用于使注意力模块的选定头部无效的掩码。

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Transformers 4.37 中文文档（二十六）

对于 BPE-Dropout 无效。 nbest_size = {0,1}：不执行采样。 nbest_size > 1：从 nbest_size 结果中进行采样。...掩码值选择在 [0, 1]：对于未被“掩码”的令牌，为 1，对于被“掩码”的令牌，为 0。注意力掩码是什么？...head_mask (Numpy array或形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的tf.Tensor，optional) — 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码...head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码。...., num_choices]中，其中num_choices是输入张量第二维的大小。

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Transformers 4.37 中文文档（三十八）

蒙版值在[0, 1]中选择：对于未被掩码的令牌为 1，对于被掩码的令牌为 0。...选择的掩码值为[0, 1]：对于prefix输入的标记，对于not-prefix输入的标记为 0。...nbest_size: unigram 的抽样参数。对于 BPE-Dropout 无效。 nbest_size = {0,1}: 不执行抽样。...通过连接和添加特殊标记，为序列分类任务构建模型输入的序列或序列对。...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无效的掩码。

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【完美解决方案】RuntimeError: shape ‘‘ is invalid for input of size 10

然而，如果你尝试将某个张量重塑为一个与原始数据大小不兼容的形状，就会出现形如RuntimeError: shape '[2, 3]' is invalid for input of size 10的错误...解决方法 2.1 检查张量的大小解决方法1：首先，你需要确保输入数据的大小能够匹配目标形状。可以通过tensor.size()或tensor.shape来检查输入张量的形状。...2.3 确保数据兼容有时，数据本身的大小可能不正确，导致重塑失败。在这种情况下，你需要修改或裁剪输入数据。解决方法3：修改数据，使得总大小可以匹配目标形状。...# 将张量调整为与目标形状兼容的大小 compatible_tensor = tensor[:6].view(2, 3) print(compatible_tensor) 这里我们将原始大小为10的张量裁剪为...总结 RuntimeError: shape '[2, 3]' is invalid for input of size 10 是一个常见的张量形状错误，它主要与输入和目标形状的大小不匹配有关。

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【Python报错合集】Python元组tuple、张量tensor（IndexError、TypeError、RuntimeError……）~持续更新

在Python中，len()函数用于获取对象的长度或大小。然而，对于零维张量，它没有定义长度的概念，因此无法使用len()函数。...检查输入数据的维度和形状，确保其与期望的形状一致。有时候，错误可能是由于输入数据的形状不正确引起的。 2....具体来说，张量a的大小为3，张量b的大小为4，在非单例维度0上大小不匹配。...你可能在使用某个函数或操作时，错误地传递了不匹配大小的张量作为输入。你可以检查函数或操作的文档，确保传递的张量具有正确的形状和大小。 c....b的大小从4调整为3，使其与张量a的大小匹配，然后可以成功执行相加操作。

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Transformers 4.37 中文文档（六十三）

., num_choices-1]范围内，其中num_choices是输入张量的第二维的大小。...XLM-V（基础大小）模型可在facebook/xlm-v-base标识符下找到。 XLM-V 架构与 XLM-RoBERTa 相同，请参考 XLM-RoBERTa 文档以获取 API 参考和示例。...对于 BPE-Dropout 无效。 nbest_size = {0,1}: 不执行采样。 nbest_size > 1: 从 nbest_size 结果中进行采样。...., num_choices-1]范围内，其中num_choices是输入张量的第二维的大小。...., num_choices]范围内，其中num_choices是输入张量的第二维的大小。

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Transformers 4.37 中文文档（二十九）

对于 BPE-Dropout 无效。 nbest_size = {0,1}：不执行抽样。 nbest_size > 1：从 nbest_size 结果中抽样。...., num_choices]范围内，其中num_choices是输入张量的第二维度的大小。...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无效的掩码。...., num_choices-1]中，其中num_choices是输入张量的第二维的大小。...head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）— 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码。

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推理延迟：解决PyTorch模型Inference阶段的RuntimeError ⏳⚡

RuntimeError的常见成因 ⚠️ 数据格式不一致在推理阶段，如果输入数据的格式与模型期望的格式不一致，就会导致RuntimeError。例如，模型期望的是四维张量，但实际输入的是三维张量。...模型参数不匹配如果加载的模型参数与定义的模型结构不匹配，也会导致RuntimeError。这通常发生在模型结构发生变化后，未及时更新参数文件的情况下。解决RuntimeError的方法 1....检查和调整数据格式确保输入数据的格式与模型期望的格式一致。可以使用PyTorch的torch.reshape函数来调整数据的形状。...A: 数据格式不一致是指输入的数据形状与模型期望的形状不一致，导致模型无法正常处理数据。 Q: 如何确保推理阶段内存充足？ A: 可以使用GPU来加速推理过程，并确保释放不必要的内存。...还可以通过调整批量大小和数据分辨率来减少内存占用。 Q: 如何检查模型参数是否匹配？ A: 在加载模型参数时，可以使用model.load_state_dict函数。

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pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

当我们使用PyTorch进行深度学习任务时，常常需要对输入数据进行reshape操作以适应模型的输入要求。下面以图像分类任务为例，结合实际应用场景给出示例代码。...假设我们有一个图像分类的数据集，包括5000张大小为32x32的彩色图像，共有10个类别。...view()函数在深度学习任务中的应用非常广泛，常用于调整输入数据的形状以适应模型的要求，例如将图像数据reshape为合适的形状、将序列数据reshape为适合循环神经网络模型的形状等。..., 3, 4)print(x.shape) # 输出: torch.Size([2, 3, 4])# 使用view()函数改变张量的形状为(3, 8)y = x.view(3, 8)print(y.shape...) # 输出: torch.Size([3, 8])# 使用view()函数改变张量的形状为(-1, 2)# -1表示根据其他维度的大小自动推断z = x.view(-1, 2)print(z.shape

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Longformer详解

滑窗机制 (Sliding window attention) 对于每一个token，只对其附近的w个token计算attention，复杂度为O(n\times w)，其中n为文本的长度。...作者认为，根据应用任务的不同，可以对Transformer每一层施以不同的窗口大小w 读到这里，大家可能和我一样，误认为这个窗口w的值比较小，估计在8-64的量级。...在滑动窗口中，被attented到的两个相邻token之间会存在大小为d的间隙，因此每个token的视野范围可达到d\times w。...比如，对于文本分类任务，我们会在整个输入的前面加上[CLS]这个token；而对于QA任务，我们则会将问题与文本进行拼接后进行输入。...MLM Pretraining 作者以RoBERTa为基础，采用Longformer的方法在以下四个文档级语料上进行预训练，并且设定每一层都采用固定大小为512的滑动窗口，暂时不添加global attention

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讲解RuntimeError: dimension specified as 0 but tensor has no dimensions

以下是一些常见的张量尺寸操作：获取张量的维度数目：使用 .ndim 属性可以获取张量的维度数目。例如，对于一个形状为 (3, 4, 5) 的张量，.ndim 将返回值 3，表示该张量有三个维度。...获取张量的形状：使用 .shape 属性可以获取张量的形状，它返回一个包含各个维度大小的元组。例如，对于一个形状为 (3, 4, 5) 的张量，.shape 将返回元组 (3, 4, 5)。...获取张量的大小：使用 .size() 方法可以获取张量的大小，即张量中元素的总数量。例如，对于一个形状为 (3, 4, 5) 的张量，.size() 将返回值 60，表示该张量中有 60 个元素。...改变张量的形状：使用 .view() 方法可以改变张量的形状，重新组织元素。这可以用于调整张量的维度大小、扁平化张量、转置等操作。但需要注意的是，改变形状时，张量中的元素数量必须保持不变。...例如，一个形状为 (3, 4) 的张量可以通过 .view(12) 转换为形状 (12,) 的一维张量。扩展维度：使用 .unsqueeze() 方法可以在指定位置添加一个大小为 1 的新维度。

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深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）

dd[1][1] 5 > dd[2][1] 8 > dd[0][2] 3 > dd[1][2] 6 > dd[2][2] 9 注意，对于张量，最后一个轴的元素总是数字。...以之前相同的张量dd为例: > dd = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ] 为了处理这个张量的形状，我们将创建一个 torch.Tensor 对象如下： > t = torch.tensor...注意，在PyTorch中，张量的大小和形状是一样的。 3 x 3的形状告诉我们，这个2阶张量的每个轴的长度都是3，这意味着我们有三个沿着每个轴可用的索引。现在让我们看看为什么张量的形状如此重要。...现在，假设我们需要重构 t 的形状为[1,9]。这将为我们提供一个沿第一个轴的数组和沿第二个轴的九个数字。...> t.reshape(1,9) tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]) > t.reshape(1,9).shape torch.Size([1, 9]) 现在，

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Transformers 4.37 中文文档（五十六）

模型的词汇表大小。...例如，对于 BERT 系列模型，这返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层权重是从预训练期间的下一个句子预测（分类）目标中训练的。...., num_choices-1]范围内，其中num_choices是输入张量第二维的大小。...head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）— 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码。...head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的Numpy 数组或tf.Tensor，可选）— 用于使自注意力模块的选定头部无效的蒙版。

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Transformers 4.37 中文文档（九十）

对于lilt-roberta-en-base也是如此：可以使用 LayoutXLMTokenizerFast 来为该模型准备数据。...例如，对于 BERT 系列模型，这返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层的权重在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练。...掩码值在[0, 1]中选择：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？...通过连接和添加特殊标记，为序列分类任务从序列或序列对构建模型输入。...选择在[0, 1]中的掩码值：对于未被“masked”（掩盖）的标记，值为 1，对于被masked（掩盖）的标记，值为 0。什么是 attention masks？

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浅谈神经网络

神经元示意图如下图所示：图1 神经元示意图为输入向量的各个分量；为神经元各个突触的权值；系数1与为偏置；f为传递函数，通常为非线性函数；t为神经元输出。...相反，机器学习被用于经过特征提取后的数据——也就是说，为了让学习更简单，机器学习被用在预处理的数据上，一些更加有用的特征，比如角度，形状早已被从中提取出来。...如下图所示，隐层第h个神经元收到的输入为，输出层第j个神经元收到的输入为，其中为第h层神经元输出。图4 BP网络算法及变量符号对于训练集，假定神经网络输出为，。在网络上的均方误差。...（2）将数据导入matlab；形成p矩阵，为训练集输入，设Af标记为，Apf标记为，则标签矩阵为goal=[ones(1,9),zeros(1,6);zeros(1,9),ones(1,6)]。...网络的学习和记忆也具有不稳定性，如果增加了学习样本，训练好的网络又需要从头开始训练，对于以前的权值和阈值是没有记忆的。但是可以将预测、分类或聚类做的比较好的权值保存。

9639 0

Transformers 4.37 中文文档（二十八）

通过连接和添加特殊标记，为序列分类任务构建模型输入，输入为单个序列或序列对。...标签（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，可选）— 用于计算交叉熵分类损失的标签。...的词汇表大小。...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。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。

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【人工智能】Transformers之Pipeline（二十）：令牌分类（token-classification）

二、令牌分类（token-classification） 2.1 概述标记分类是一种自然语言理解任务，其中为文本中的某些标记分配标签。...更准确地说，它是使用掩码语言建模 (MLM) 目标进行预训练的。以一个句子为例，该模型随机屏蔽输入中的 15% 的单词，然后通过模型运行整个被屏蔽的句子，并必须预测被屏蔽的单词。...通过这种方式，模型可以学习 100 种语言的内部表征，然后可以使用这些表征提取对下游任务有用的特征：例如，如果您有一个带标签的句子数据集，则可以使用 XLM-RoBERTa 模型生成的特征作为输入来训练标准分类器...batch_size（int，可选，默认为 1）— 当管道将使用DataLoader（传递数据集时，在 Pytorch 模型的 GPU 上）时，要使用的批次的大小，对于推理来说，这并不总是有益的，请阅读使用管道进行批处理...是否在预测中将与同一实体相对应的标记分组在一起。 stride（int，可选）— 如果提供了 stride，则管道将应用于所有文本。文本被拆分为大小为 model_max_length 的块。

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Python 数组操作_python中数组

，取0,3,6，9 tuple01[：：3] #从头到为尾，步长为3 （4）元组中的元素值是不允许修改的，禁止删除或添加元素，可以del删除整个元祖（5）连接...2 len(dict)计算字典元素个数，即键的总数。 3 str(dict)输出字典可打印的字符串表示。 4 type(variable)返回输入的变量类型，如果变量是字典就返回字典类型。...1，其他维和A一致；或 A：2*3*4 与 B：3*4可以运算，A的每个3*4和B运算；但B：2*4则不能；要求B和A低的维度形状相同；...； 5.常用的一元函数： np.abs(arr) #abs,fabs 计算整数、浮点数或者复数的绝对值，对于非复数，可以使用更快的fabs...np.log1p(arr) #分别计算自然对数、底数为2的log以及底数为e的log(1+x) np.sign(arr) #计算各个元素的正负号: 1 正数，0：零，

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