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Transformer-based 训练

时间: 2025-03-05 22:37:42 浏览: 26

### 基于Transformer的训练方法概述在文档分类领域，一种有效的方法是利用文本图转换器（Text Graph Transformer），这种方法不仅考虑了文本本身的特征，还引入了节点之间的关系来增强模型的表现力[^2]。通过构建文本中的词和句子作为节点，并建立它们之间关联边的方式形成图形结构，此架构能够更好地捕捉语义信息。对于前向传播过程，在基于Transformer的模块中，`fprop` 方法定义了输入如何被传递到输出的过程。具体来说，它描述了一个批次的数据经过多层编码器处理后的变换方式；每一层都包含了自注意力机制(self-attention mechanism) 和全连接网络(feed-forward network)，这些组件共同作用以实现高效的模式识别与学习能力[^3]。下面给出一段简单的Python代码片段用于展示如何初始化并调用一个预训练好的BERT模型来进行微调： ```python from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt") labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0) outputs = model(**inputs, labels=labels) loss = outputs.loss logits = outputs.logits ``` 这段代码展示了加载预训练权重、准备输入数据以及计算损失函数的基本流程。实际应用时还需要根据特定任务调整超参数设置、优化算法选择等方面的内容。

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