如何获取经过微调的TFBertModel的隐藏状态？
获取经过微调的TFBertModel的隐藏状态可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库和模型：
from transformers import TFBertModel, BertTokenizer
# 加载预训练的 BERT 模型和分词器
model_name = 'bert-base-uncased'
model = TFBertModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)- 准备输入数据：
text = "要进行微调的文本"- 对输入文本进行分词和编码：
input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)- 将输入数据转换为模型所需的张量格式：
input_ids = tf.constant([input_ids])- 使用微调后的模型获取隐藏状态：
hidden_states = model(input_ids)[2]- 获取特定层的隐藏状态：
layer_index = 11 # 获取第11层的隐藏状态
hidden_states_layer = hidden_states[layer_index]通过以上步骤，你可以获取经过微调的TFBertModel的隐藏状态。根据需要，你可以选择不同的层级来获取不同层的隐藏状态。这些隐藏状态可以用于进一步的自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别等。
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我首先在文本分类任务中对Bert模型进行了微调，然后希望在TensorFlow中获得经过微调的模型的嵌入。不幸的是，我只能在第一行说output_hidden_states=True，在这里我下载了预先训练好的Bert模型，但在第二阶段我创建了一个tf.Keras.Model。下面是我如何制作和训练模型的代码：
from transformers import BertConfig, BertTokeniz
浏览 29提问于2021-02-16得票数 1
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tokenizer = BertTok
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AttributeError: 'NoneType' object has n
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model = TFBertModel.from_pretrained("../../models/pretrained&#x
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我在我的程序中有一个角度材质加载微调器，它在调用REST API时显示。当promise解析时，visible变量被设置为false，微调器应该消失。我知道变量设置是正确的，但是页面不会在微调器状态应该消失时更新它。在同一函数中设置和取消设置状态的问
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我正在尝试将与来自添加到ngrx存储的api的分页数据一起使用，但我不确定我是否完全理解如何工作。模板 <ion-list>
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$rootScope.showSpinner" ng-show=
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