bert模型的输出

bert模型的输出可以包括四个：

• last_hidden_state：torch.FloatTensor类型的，最后一个隐藏层的序列的输出。大小是(batch_size, sequence_length, hidden_size) sequence_length是我们截取的句子的长度，hidden_size是768.
• pooler_output： torch.FloatTensor类型的，[CLS]的这个token的输出，输出的大小是(batch_size, hidden_size)
• hidden_states ：tuple(torch.FloatTensor)这是输出的一个可选项，如果输出，需要指定config.output_hidden_states=True,它也是一个元组，它的第一个元素是embedding，其余元素是各层的输出，每个元素的形状是(batch_size, sequence_length, hidden_size)
• attentions：这也是输出的一个可选项，如果输出，需要指定config.output_attentions=True,它也是一个元组，它的元素是每一层的注意力权重，用于计算self-attention heads的加权平均值