Paddle 特定层参数的初始化

kg7wmglp  于 4个月前  发布在  其他
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比如说我已经初始化模型:
self.bert = BertModel.from_pretrained(args.bert_dir)

现在我想对BertEmbedding layer 进行参数的初始化,将另一个Embedding与BERT的Embedding融合后再传给encoder。这个怎么做啊

uxhixvfz

uxhixvfz1#

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aij0ehis

aij0ehis2#

如果两个embedding的融合是指concat,concat后维度会发生改变,后面bert预训练参数就用不了了。如果只是想改embedding的参数,初始化之后通过bert.embeddings.word_embeddings.weight=xxx(tensor)进行赋值。

6ojccjat

6ojccjat3#

能不能获得三个embedding相加后最终的结果啊(维度是[bs,seq _length ,768]),我看他返回值里没有这个参数啊.这样就和另一个embedding[bs,vi _length ,768]可以相加,最后就是bs,seq _length+vi _length ,768]维度的张量传给encoder去编码?…

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: handiz ***@***.***> 发送时间: 2022年6月15日 15:20 收件人: PaddlePaddle/Paddle ***@***.***> 抄送: MARKLIN1000 ***@***.***>, Author ***@***.***> 主题: Re: [PaddlePaddle/Paddle] 特定层参数的初始化 (Issue #43533) 如果两个embedding的融合是指concat,concat后维度会发生改变,后面bert预训练参数就用不了了。如果只是想改embedding的参数,初始化之后通过bert.embeddings.word_embeddings.weight=xxx(tensor)进行赋值。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: ***@***.***>

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