写在前面

update@2020.02.10

最近在看paddle相关，于是就打算仔细过一遍百度ERNIE的源码。之前粗看的时候还没有ERNIE2.0、ERNIE-tiny,整体感觉跟BERT也挺类似的，不知道更新了之后会是啥样~看完也会整理跟下面类似的总结，刚好也在研究paddle或ERNIE的同学可以加我一起讨论哈哈哈

原内容@2019.05.16

BERT 模型也出来很久了， 之前有看过论文和一些博客对其做了解读：NLP 大杀器 BERT 模型解读^[1]，但是一直没有细致地去看源码具体实现。最近有用到就抽时间来仔细看看记录下来，和大家一起讨论。

注意，源码阅读系列需要提前对 NLP 相关知识有所了解，比如 attention 机制、transformer 框架以及 python 和 tensorflow 基础等，关于 BERT 的原理不是本文的重点。

附上关于 BERT 的资料汇总：BERT 相关论文、文章和代码资源汇总^[2]

今天要介绍的是 BERT 最主要的模型实现部分-----BertModel，代码位于

• modeling.py 模块^[3]

除了代码块外部，在代码块内部也有注释噢

如有解读不正确，请务必指出~

1、配置类（BertConfig）

这部分代码主要定义了 BERT 模型的一些默认参数，另外包括了一些文件处理函数。

class BertConfig(object):"""BERT模型的配置类."""def __init__(self,vocab_size,hidden_size=768,num_hidden_layers=12,num_attention_heads=12,intermediate_size=3072,hidden_act="gelu",hidden_dropout_prob=0.1,attention_probs_dropout_prob=0.1,max_position_embeddings=512,type_vocab_size=16,initializer_range=0.02):self.vocab_size = vocab_sizeself.hidden_size = hidden_sizeself.num_hidden_layers = num_hidden_layersself.num_attention_heads = num_attention_headsself.hidden_act = hidden_actself.intermediate_size = intermediate_sizeself.hidden_dropout_prob = hidden_dropout_probself.attention_probs_dropout_prob = attention_probs_dropout_probself.max_position_embeddings = max_position_embeddingsself.type_vocab_size = type_vocab_sizeself.initializer_range = initializer_range@classmethoddef from_dict(cls, json_object):"""Constructs a `BertConfig` from a Python dictionary of parameters."""config = BertConfig(vocab_size=None)for (key, value) in six.iteritems(json_object):config.__dict__[key] = valuereturn config@classmethoddef from_json_file(cls, json_file):"""Constructs a `BertConfig` from a json file of parameters."""with tf.gfile.GFile(json_file, "r") as reader:text = reader.read()return cls.from_dict(json.loads(text))def to_dict(self):"""Serializes this instance to a Python dictionary."""output = copy.deepcopy(self.__dict__)return outputdef to_json_string(self):"""Serializes this instance to a JSON string."""return json.dumps(self.to_dict(), indent=2, sort_keys=True) + "\n"

「参数具体含义」

• vocab_size：词表大小

• hidden_size：隐藏层神经元数

• num_hidden_layers：Transformer encoder 中的隐藏层数

• *num_attention_heads：*multi-head attention 的 head 数

• intermediate_size：encoder 的“中间”隐层神经元数（例如 feed-forward layer）

• hidden_act：隐藏层激活函数

• hidden_dropout_prob：隐层 dropout 率

• attention_probs_dropout_prob：注意力部分的 dropout

• max_position_embeddings：最大位置编码

• type_vocab_size：token_type_ids 的词典大小

• initializer_range：truncated_normal_initializer 初始化方法的 stdev

这里要注意一点，可能刚看的时候对type_vocab_size这个参数会有点不理解，其实就是在next sentence prediction任务里的Segment A和 Segment B。在下载的bert_config.json文件里也有说明，默认值应该为 2。参考这个 Issue^[4]

2、获取词向量（Embedding_lookup）

对于输入 word_ids，返回 embedding table。可以选用 one-hot 或者 tf.gather()

def embedding_lookup(input_ids,                        # word_id：【batch_size, seq_length】vocab_size,embedding_size=128,initializer_range=0.02,word_embedding_name="word_embeddings",use_one_hot_embeddings=False):# 该函数默认输入的形状为【batch_size, seq_length, input_num】# 如果输入为2D的【batch_size, seq_length】，则扩展到【batch_size, seq_length, 1】if input_ids.shape.ndims == 2:input_ids = tf.expand_dims(input_ids, axis=[-1])embedding_table = tf.get_variable(name=word_embedding_name,shape=[vocab_size, embedding_size],initializer=create_initializer(initializer_range))flat_input_ids = tf.reshape(input_ids, [-1])    #【batch_size*seq_length*input_num】if use_one_hot_embeddings:one_hot_input_ids = tf.one_hot(flat_input_ids, depth=vocab_size)output = tf.matmul(one_hot_input_ids, embedding_table)else:    # 按索引取值output = tf.gather(embedding_table, flat_input_ids)input_shape = get_shape_list(input_ids)# output：[batch_size, seq_length, num_inputs]# 转成:[batch_size, seq_length, num_inputs*embedding_size]output = tf.reshape(output,input_shape[0:-1] + [input_shape[-1] * embedding_size])return (output, embedding_table)

「参数具体含义」

• input_ids：word id 【batch_size, seq_length】

• vocab_size：embedding 词表

• embedding_size：embedding 维度

• initializer_range：embedding 初始化范围

• word_embedding_name：embeddding table 命名

• use_one_hot_embeddings：是否使用 one-hotembedding

• Return：【batch_size, seq_length, embedding_size】

3、词向量的后续处理（embedding_postprocessor）

我们知道 BERT 模型的输入有三部分：token embedding ，segment embedding以及position embedding。上一节中我们只获得了 token embedding，这部分代码对其完善信息，正则化，dropout 之后输出最终 embedding。注意，在 Transformer 论文中的position embedding是由 sin/cos 函数生成的固定的值，而在这里代码实现中是跟普通 word embedding 一样随机生成的，可以训练的。作者这里这样选择的原因可能是 BERT 训练的数据比 Transformer 那篇大很多，完全可以让模型自己去学习。

def embedding_postprocessor(input_tensor,                # [batch_size, seq_length, embedding_size]use_token_type=False,token_type_ids=None,token_type_vocab_size=16,        # 一般是2token_type_embedding_name="token_type_embeddings",use_position_embeddings=True,position_embedding_name="position_embeddings",initializer_range=0.02,max_position_embeddings=512,    #最大位置编码，必须大于等于max_seq_lendropout_prob=0.1):input_shape = get_shape_list(input_tensor, expected_rank=3)   #【batch_size,seq_length,embedding_size】batch_size = input_shape[0]seq_length = input_shape[1]width = input_shape[2]output = input_tensor# Segment position信息if use_token_type:if token_type_ids is None:raise ValueError("`token_type_ids` must be specified if""`use_token_type` is True.")token_type_table = tf.get_variable(name=token_type_embedding_name,shape=[token_type_vocab_size, width],initializer=create_initializer(initializer_range))# 由于token-type-table比较小，所以这里采用one-hot的embedding方式加速flat_token_type_ids = tf.reshape(token_type_ids, [-1])one_hot_ids = tf.one_hot(flat_token_type_ids, depth=token_type_vocab_size)token_type_embeddings = tf.matmul(one_hot_ids, token_type_table)token_type_embeddings = tf.reshape(token_type_embeddings,[batch_size, seq_length, width])output += token_type_embeddings# Position embedding信息if use_position_embeddings:# 确保seq_length小于等于max_position_embeddingsassert_op = tf.assert_less_equal(seq_length, max_position_embeddings)with tf.control_dependencies([assert_op]):full_position_embeddings = tf.get_variable(name=position_embedding_name,shape=[max_position_embeddings, width],initializer=create_initializer(initializer_range))# 这里position embedding是可学习的参数，[max_position_embeddings, width]# 但是通常实际输入序列没有达到max_position_embeddings# 所以为了提高训练速度，使用tf.slice取出句子长度的embeddingposition_embeddings = tf.slice(full_position_embeddings, [0, 0],[seq_length, -1])num_dims = len(output.shape.as_list())# word embedding之后的tensor是[batch_size, seq_length, width]# 因为位置编码是与输入内容无关，它的shape总是[seq_length, width]# 我们无法把位置Embedding加到word embedding上# 因此我们需要扩展位置编码为[1, seq_length, width]# 然后就能通过broadcasting加上去了。position_broadcast_shape = []for _ in range(num_dims - 2):position_broadcast_shape.append(1)position_broadcast_shape.extend([seq_length, width])position_embeddings = tf.reshape(position_embeddings,position_broadcast_shape)output += position_embeddingsoutput = layer_norm_and_dropout(output, dropout_prob)return output

4、构造 attention_mask

该部分代码的作用是构造 attention 可视域的 attention_mask， 因为每个样本都经过 padding 过程，在做self-attention的是padding的部分不能attend到其他部分上。输入为形状为 [batch_size, from_seq_length,...] 的 padding 好的 input_ids 和形状为 [batch_size, to_seq_length] 的 mask 标记向量。

def create_attention_mask_from_input_mask(from_tensor, to_mask):from_shape = get_shape_list(from_tensor, expected_rank=[2, 3])batch_size = from_shape[0]from_seq_length = from_shape[1]to_shape = get_shape_list(to_mask, expected_rank=2)to_seq_length = to_shape[1]to_mask = tf.cast(tf.reshape(to_mask, [batch_size, 1, to_seq_length]), tf.float32)broadcast_ones = tf.ones(shape=[batch_size, from_seq_length, 1], dtype=tf.float32)mask = broadcast_ones * to_maskreturn mask

5、注意力层（attention layer）

这部分代码是「multi-head attention」的实现，主要来自《Attention is all you need》这篇论文。考虑key-query-value形式的 attention，输入的from_tensor当做是 query， to_tensor当做是 key 和 value，当两者相同的时候即为 self-attention。关于 attention 更详细的介绍可以转到【理解 Attention 机制原理及模型^[5]】。

def attention_layer(from_tensor,   # 【batch_size, from_seq_length, from_width】to_tensor,     #【batch_size, to_seq_length, to_width】attention_mask=None,      #【batch_size,from_seq_length, to_seq_length】num_attention_heads=1,      # attention head numberssize_per_head=512,          # 每个head的大小query_act=None,              # query变换的激活函数key_act=None,             # key变换的激活函数value_act=None,             # value变换的激活函数attention_probs_dropout_prob=0.0,     # attention层的dropoutinitializer_range=0.02,                 # 初始化取值范围do_return_2d_tensor=False,             # 是否返回2d张量。
#如果True，输出形状【batch_size*from_seq_length,num_attention_heads*size_per_head】
#如果False，输出形状【batch_size, from_seq_length, num_attention_heads*size_per_head】batch_size=None,                        #如果输入是3D的，
#那么batch就是第一维，但是可能3D的压缩成了2D的，所以需要告诉函数batch_sizefrom_seq_length=None,                  # 同上to_seq_length=None):                    # 同上def transpose_for_scores(input_tensor, batch_size, num_attention_heads,seq_length, width):output_tensor = tf.reshape(input_tensor, [batch_size, seq_length, num_attention_heads, width])output_tensor = tf.transpose(output_tensor, [0, 2, 1, 3])   #[batch_size,  num_attention_heads, seq_length, width]return output_tensorfrom_shape = get_shape_list(from_tensor, expected_rank=[2, 3])to_shape = get_shape_list(to_tensor, expected_rank=[2, 3])if len(from_shape) != len(to_shape):raise ValueError("The rank of `from_tensor` must match the rank of `to_tensor`.")if len(from_shape) == 3:batch_size = from_shape[0]from_seq_length = from_shape[1]to_seq_length = to_shape[1]elif len(from_shape) == 2:if (batch_size is None or from_seq_length is None or to_seq_length is None):raise ValueError("When passing in rank 2 tensors to attention_layer, the values ""for `batch_size`, `from_seq_length`, and `to_seq_length` ""must all be specified.")# 为了方便备注shape，采用以下简写:#   B = batch size (number of sequences)#   F = `from_tensor` sequence length#   T = `to_tensor` sequence length#   N = `num_attention_heads`#   H = `size_per_head`# 把from_tensor和to_tensor压缩成2D张量from_tensor_2d = reshape_to_matrix(from_tensor)        # 【B*F, hidden_size】to_tensor_2d = reshape_to_matrix(to_tensor)         # 【B*T, hidden_size】# 将from_tensor输入全连接层得到query_layer# `query_layer` = [B*F, N*H]query_layer = tf.layers.dense(from_tensor_2d,num_attention_heads * size_per_head,activation=query_act,name="query",kernel_initializer=create_initializer(initializer_range))# 将from_tensor输入全连接层得到query_layer# `key_layer` = [B*T, N*H]key_layer = tf.layers.dense(to_tensor_2d,num_attention_heads * size_per_head,activation=key_act,name="key",kernel_initializer=create_initializer(initializer_range))# 同上# `value_layer` = [B*T, N*H]value_layer = tf.layers.dense(to_tensor_2d,num_attention_heads * size_per_head,activation=value_act,name="value",kernel_initializer=create_initializer(initializer_range))# query_layer转成多头：[B*F, N*H]==>[B, F, N, H]==>[B, N, F, H]query_layer = transpose_for_scores(query_layer, batch_size,num_attention_heads, from_seq_length,size_per_head)# key_layer转成多头：[B*T, N*H] ==> [B, T, N, H] ==> [B, N, T, H]key_layer = transpose_for_scores(key_layer, batch_size, num_attention_heads,to_seq_length, size_per_head)# 将query与key做点积，然后做一个scale，公式可以参见原始论文# `attention_scores` = [B, N, F, T]attention_scores = tf.matmul(query_layer, key_layer, transpose_b=True)attention_scores = tf.multiply(attention_scores,1.0 / math.sqrt(float(size_per_head)))if attention_mask is not None:# `attention_mask` = [B, 1, F, T]attention_mask = tf.expand_dims(attention_mask, axis=[1])# 如果attention_mask里的元素为1，则通过下面运算有（1-1）*-10000，adder就是0# 如果attention_mask里的元素为0，则通过下面运算有（1-0）*-10000，adder就是-10000adder = (1.0 - tf.cast(attention_mask, tf.float32)) * -10000.0# 我们最终得到的attention_score一般不会很大，#所以上述操作对mask为0的地方得到的score可以认为是负无穷attention_scores += adder# 负无穷经过softmax之后为0，就相当于mask为0的位置不计算attention_score# `attention_probs` = [B, N, F, T]attention_probs = tf.nn.softmax(attention_scores)# 对attention_probs进行dropout，这虽然有点奇怪，但是Transforme原始论文就是这么做的attention_probs = dropout(attention_probs, attention_probs_dropout_prob)# `value_layer` = [B, T, N, H]value_layer = tf.reshape(value_layer,[batch_size, to_seq_length, num_attention_heads, size_per_head])# `value_layer` = [B, N, T, H]value_layer = tf.transpose(value_layer, [0, 2, 1, 3])# `context_layer` = [B, N, F, H]context_layer = tf.matmul(attention_probs, value_layer)# `context_layer` = [B, F, N, H]context_layer = tf.transpose(context_layer, [0, 2, 1, 3])if do_return_2d_tensor:# `context_layer` = [B*F, N*H]context_layer = tf.reshape(context_layer,[batch_size * from_seq_length, num_attention_heads * size_per_head])else:# `context_layer` = [B, F, N*H]context_layer = tf.reshape(context_layer,[batch_size, from_seq_length, num_attention_heads * size_per_head])return context_layer

总结一下，attention layer 的主要流程：

• 对输入的 tensor 进行形状校验，提取batch_size、from_seq_length 、to_seq_length；

• 输入如果是 3d 张量则转化成 2d 矩阵；

• from_tensor 作为 query， to_tensor 作为 key 和 value，经过一层全连接层后得到 query_layer、key_layer 、value_layer；

• 将上述张量通过transpose_for_scores转化成 multi-head；

• 根据论文公式计算 attention_score 以及 attention_probs（注意 attention_mask 的 trick）：

• 将得到的 attention_probs 与 value 相乘，返回 2D 或 3D 张量

6、Transformer

接下来的代码就是大名鼎鼎的 Transformer 的核心代码了，可以认为是"Attention is All You Need"原始代码重现。可以参见【原始论文^[6]】和【原始代码^[7]】。

def transformer_model(input_tensor,                        # 【batch_size, seq_length, hidden_size】attention_mask=None,             # 【batch_size, seq_length, seq_length】hidden_size=768,num_hidden_layers=12,num_attention_heads=12,intermediate_size=3072,intermediate_act_fn=gelu,          # feed-forward层的激活函数hidden_dropout_prob=0.1,attention_probs_dropout_prob=0.1,initializer_range=0.02,do_return_all_layers=False):# 这里注意，因为最终要输出hidden_size， 我们有num_attention_head个区域，# 每个head区域有size_per_head多的隐层# 所以有 hidden_size = num_attention_head * size_per_headif hidden_size % num_attention_heads != 0:raise ValueError("The hidden size (%d) is not a multiple of the number of attention ""heads (%d)" % (hidden_size, num_attention_heads))attention_head_size = int(hidden_size / num_attention_heads)input_shape = get_shape_list(input_tensor, expected_rank=3)batch_size = input_shape[0]seq_length = input_shape[1]input_width = input_shape[2]# 因为encoder中有残差操作，所以需要shape相同if input_width != hidden_size:raise ValueError("The width of the input tensor (%d) != hidden size (%d)" %(input_width, hidden_size))# reshape操作在CPU/GPU上很快，但是在TPU上很不友好# 所以为了避免2D和3D之间的频繁reshape，我们把所有的3D张量用2D矩阵表示prev_output = reshape_to_matrix(input_tensor)all_layer_outputs = []for layer_idx in range(num_hidden_layers):with tf.variable_scope("layer_%d" % layer_idx):layer_input = prev_outputwith tf.variable_scope("attention"):# multi-head attentionattention_heads = []with tf.variable_scope("self"):# self-attentionattention_head = attention_layer(from_tensor=layer_input,to_tensor=layer_input,attention_mask=attention_mask,num_attention_heads=num_attention_heads,size_per_head=attention_head_size,attention_probs_dropout_prob=attention_probs_dropout_prob,initializer_range=initializer_range,do_return_2d_tensor=True,batch_size=batch_size,from_seq_length=seq_length,to_seq_length=seq_length)attention_heads.append(attention_head)attention_output = Noneif len(attention_heads) == 1:attention_output = attention_heads[0]else:# 如果有多个head，将他们拼接起来attention_output = tf.concat(attention_heads, axis=-1)# 对attention的输出进行线性映射, 目的是将shape变成与input一致# 然后dropout+residual+normwith tf.variable_scope("output"):attention_output = tf.layers.dense(attention_output,hidden_size,kernel_initializer=create_initializer(initializer_range))attention_output = dropout(attention_output, hidden_dropout_prob)attention_output = layer_norm(attention_output + layer_input)# feed-forwardwith tf.variable_scope("intermediate"):intermediate_output = tf.layers.dense(attention_output,intermediate_size,activation=intermediate_act_fn,kernel_initializer=create_initializer(initializer_range))# 对feed-forward层的输出使用线性变换变回‘hidden_size’# 然后dropout + residual + normwith tf.variable_scope("output"):layer_output = tf.layers.dense(intermediate_output,hidden_size,kernel_initializer=create_initializer(initializer_range))layer_output = dropout(layer_output, hidden_dropout_prob)layer_output = layer_norm(layer_output + attention_output)prev_output = layer_outputall_layer_outputs.append(layer_output)if do_return_all_layers:final_outputs = []for layer_output in all_layer_outputs:final_output = reshape_from_matrix(layer_output, input_shape)final_outputs.append(final_output)return final_outputselse:final_output = reshape_from_matrix(prev_output, input_shape)return final_output

配上下图一同使用效果更佳，因为 BERT 里只有 encoder，所有 decoder 没有姓名

7、函数入口（init）

BertModel 类的构造函数，有了上面几节的铺垫，我们就可以来实现 BERT 模型了。

def __init__(self,config,                          # BertConfig对象is_training,input_ids,                        # 【batch_size, seq_length】input_mask=None,                  # 【batch_size, seq_length】token_type_ids=None,              # 【batch_size, seq_length】use_one_hot_embeddings=False, # 是否使用one-hot；否则tf.gather()scope=None):config = copy.deepcopy(config)if not is_training:config.hidden_dropout_prob = 0.0config.attention_probs_dropout_prob = 0.0input_shape = get_shape_list(input_ids, expected_rank=2)batch_size = input_shape[0]seq_length = input_shape[1]# 不做mask，即所有元素为1if input_mask is None:input_mask = tf.ones(shape=[batch_size, seq_length], dtype=tf.int32)if token_type_ids is None:token_type_ids = tf.zeros(shape=[batch_size, seq_length], dtype=tf.int32)with tf.variable_scope(scope, default_name="bert"):with tf.variable_scope("embeddings"):# word embedding(self.embedding_output, self.embedding_table) = embedding_lookup(input_ids=input_ids,vocab_size=config.vocab_size,embedding_size=config.hidden_size,initializer_range=config.initializer_range,word_embedding_name="word_embeddings",use_one_hot_embeddings=use_one_hot_embeddings)# 添加position embedding和segment embedding# layer norm + dropoutself.embedding_output = embedding_postprocessor(input_tensor=self.embedding_output,use_token_type=True,token_type_ids=token_type_ids,token_type_vocab_size=config.type_vocab_size,token_type_embedding_name="token_type_embeddings",use_position_embeddings=True,position_embedding_name="position_embeddings",initializer_range=config.initializer_range,max_position_embeddings=config.max_position_embeddings,dropout_prob=config.hidden_dropout_prob)with tf.variable_scope("encoder"):# input_ids是经过padding的word_ids：[25, 120, 34, 0, 0]# input_mask是有效词标记：[1, 1, 1, 0, 0]attention_mask = create_attention_mask_from_input_mask(input_ids, input_mask)# transformer模块叠加# `sequence_output` shape = [batch_size, seq_length, hidden_size].self.all_encoder_layers = transformer_model(input_tensor=self.embedding_output,attention_mask=attention_mask,hidden_size=config.hidden_size,num_hidden_layers=config.num_hidden_layers,num_attention_heads=config.num_attention_heads,intermediate_size=config.intermediate_size,intermediate_act_fn=get_activation(config.hidden_act),hidden_dropout_prob=config.hidden_dropout_prob,attention_probs_dropout_prob=config.attention_probs_dropout_prob,initializer_range=config.initializer_range,do_return_all_layers=True)# `self.sequence_output`是最后一层的输出，shape为【batch_size, seq_length, hidden_size】self.sequence_output = self.all_encoder_layers[-1]# ‘pooler’部分将encoder输出【batch_size, seq_length, hidden_size】# 转成【batch_size, hidden_size】with tf.variable_scope("pooler"):# 取最后一层的第一个时刻[CLS]对应的tensor， 对于分类任务很重要# sequence_output[:, 0:1, :]得到的是[batch_size, 1, hidden_size]# 我们需要用squeeze把第二维去掉first_token_tensor = tf.squeeze(self.sequence_output[:, 0:1, :], axis=1)# 然后再加一个全连接层，输出仍然是[batch_size, hidden_size]self.pooled_output = tf.layers.dense(first_token_tensor,config.hidden_size,activation=tf.tanh,kernel_initializer=create_initializer(config.initializer_range))

总结一哈

有了以上对源码的深入了解之后，我们在使用 BertModel 的时候就会更加得心应手。举个模型使用的简单栗子：

# 假设输入已经经过分词变成word_ids. shape=[2, 3]
input_ids = tf.constant([[31, 51, 99], [15, 5, 0]])
input_mask = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 0]])
# segment_emebdding. 表示第一个样本前两个词属于句子1，后一个词属于句子2.
# 第二个样本的第一个词属于句子1， 第二次词属于句子2，第三个元素0表示padding
# 原始代码是下面这样的，但是感觉么必要用 2，不知道是不是我哪里没理解
token_type_ids = tf.constant([[0, 0, 1], [0, 2, 0]])# 创建BertConfig实例
config = modeling.BertConfig(vocab_size=32000, hidden_size=512,num_hidden_layers=8, num_attention_heads=6, intermediate_size=1024)# 创建BertModel实例
model = modeling.BertModel(config=config, is_training=True,input_ids=input_ids, input_mask=input_mask, token_type_ids=token_type_ids)label_embeddings = tf.get_variable(...)
#得到最后一层的第一个Token也就是[CLS]向量表示，可以看成是一个句子的embedding
pooled_output = model.get_pooled_output()
logits = tf.matmul(pooled_output, label_embeddings)

在 BERT 模型构建这一块的主要流程：

• 对输入序列进行 Embedding（三个），接下去就是‘Attention is all you need’的内容了

• 简单一点就是将 embedding 输入 transformer 得到输出结果；

• 详细一点就是 embedding --> N *【multi-head attention --> Add(Residual) &Norm--> Feed-Forward --> Add(Residual) &Norm】；

• 哈，是不是很简单~

• 源码中还有一些其他的辅助函数，不是很难理解，这里就不再啰嗦。

以上~

本文参考资料

[1]

NLP 大杀器 BERT 模型解读: https://blog.csdn.net/Kaiyuan_sjtu/article/details/83991186

[2]

BERT 相关论文、文章和代码资源汇总: http://www.52nlp.cn/bert-paper-%E8%AE%BA%E6%96%87-%E6%96%87%E7%AB%A0-%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%B5%84%E6%BA%90%E6%B1%87%E6%80%BB

[3]

modeling.py 模块: https://github.com/google-research/bert/blob/master/modeling.py

[4]

参考这个 Issue: https://github.com/google-research/bert/issues/16

[5]

理解 Attention 机制原理及模型: https://blog.csdn.net/Kaiyuan_sjtu/article/details/81806123

[6]

原始论文: https://arxiv.org/abs/1706.03762

[7]

原始代码: https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/blob/master/tensor2tensor/models/transformer.py

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