Bert4keras开源框架源码解析(二)model.py文件

发布网友发布时间：2024-08-20 20:33

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热心网友时间：2024-08-26 04:53

Bert4keras框架的model.py文件结构清晰，主要由三部分构成。首先，定义了一个名为Transformers的类，作为bert和albert等后续模型的父类，提供了基础功能如初始化（init）、模型构建（build）、执行流程（call）和自定义层应用（apply）。这个类并非直接实现Transformers，而是为子类提供通用的模型构建工具。

接着，是具体的预训练模型类，如bert和albert，它们负责实现模型的详细架构。这些模型类继承自Transformers，例如bert类，初始化函数和get-inputs函数根据模型特性进行定制，以适应不同的输入处理。

最后，build_transformer_model函数是model.py的核心接口，常见于下游任务的fine-tuning中。它负责模型配置加载，处理模型路径、预训练模型选择和参数配置，如max_position和dropout_rate等。这个函数在实际使用中扮演了桥梁角色，用户可以通过它便捷地接入预训练模型并进行微调。

在Transformers类中，init函数初始化模型，build函数在模型构建时执行必要的初始化和预处理，call函数则是模型的实际执行过程。get-inputs和set-inputs函数分别处理输入和输出，set-outputs则确保了输出的处理一致性。apply-embeddings、apply-main-layers和apply-final-layers分别对应模型的不同部分，如输入嵌入、编码器和下游任务特定的层。

预训练模型的实现，如bert，继承自Transformers，通过get-inputs函数细化输入处理。在预训练阶段，with-mlm参数控制Mask任务的执行，而在fine-tuning时，这些预训练部分通常不被加载。

总的来说，build_transformer_model函数是一个集成配置和加载功能的实用工具，使得用户可以方便地在不同任务中使用预训练的Bert模型。至于预训练的具体实现，将在后续内容中详细讨论。