前言
DistilBertModel(
(embeddings): Embeddings(
(word\_embeddings): Embedding(30522, 768, padding\_idx=0)
(position\_embeddings): Embedding(512, 768)
(LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise\_affine=True)
(dropout): Dropout(p\=0.1, inplace=False)
)
(transformer): Transformer(
(layer): ModuleList(
(0\-5): 6 x TransformerBlock(
(attention): MultiHeadSelfAttention(
(dropout): Dropout(p\=0.1, inplace=False)
(q\_lin): Linear(in\_features\=768, out\_features=768, bias=True)
(k\_lin): Linear(in\_features\=768, out\_features=768, bias=True)
(v\_lin): Linear(in\_features\=768, out\_features=768, bias=True)
(out\_lin): Linear(in\_features\=768, out\_features=768, bias=True)
)
(sa\_layer\_norm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise\_affine=True)
(ffn): FFN(
(dropout): Dropout(p\=0.1, inplace=False)
(lin1): Linear(in\_features\=768, out\_features=3072, bias=True)
(lin2): Linear(in\_features\=3072, out\_features=768, bias=True)
(activation): GELUActivation()
)
(output\_layer\_norm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise\_affine=True)
)
)
)
)
这段代码展示了一个名为 DistilBertModel 的模型，使用了基于 Transformer 模型的架构。下面是对代码的解释：
Embeddings模块：该模块用于处理输入文本的嵌入（embedding）层，包含以下组件：word_embeddings：利用嵌入矩阵将文本输入转换为向量表示。这里使用了一个大小为 (30522, 768) 的嵌入矩阵，其中 30522 是词汇表的大小，768 是嵌入维度。position_embeddings：用于表示词语在句子中的位置信息的嵌入层。它将位置索引映射为对应的嵌入向量，大小为 (512, 768)。这里的 512 是位置嵌入的最大长度。LayerNorm：应用层归一化（Layer Normalization）的操作，用于规范化嵌入向量的均值和方差，以提高模型的稳定性。dropout：引入随机失活（dropout）操作，以减少模型过拟合的风险。
Transformer模块：这是 DistilBertModel 的核心模块，包含一系列TransformerBlock的堆叠，用于对输入进行多层的自注意力机制和前馈神经网络操作。layer：一个ModuleList，里面包含了 6 个TransformerBlock。每个TransformerBlock是 Transformer 模型的关键单元。MultiHeadSelfAttention：一种多头自注意力机制，用于在每个层级处理输入数据的相关性。FFN：前馈神经网络层，用于通过全连接层对输入数据进行非线性变换。GELUActivation：一种激活函数，即 GELU（Gaussian Error Linear Unit）激活函数，用于增加模型的非线性能力。LayerNorm：每个TransformerBlock之后进行层归一化的操作，以提高模型稳定性。
以上概述了 DistilBertModel 中的主要组件，该模型基于 Transformer 架构，用于处理自然语言文本数据，并学习文本的向量表示。这样得到的向量表示可用于后续的机器学习任务，如文本分类、情感分析等。
最后的最后
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