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1f685c54
编写于
4月 20, 2020
作者:
C
Chen Chen
提交者:
A. Unique TensorFlower
4月 20, 2020
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Set the name when creating layers.PositionEmbedding object.
PiperOrigin-RevId: 307500045
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61a61902
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Showing
3 changed file
with
6 addition
and
3 deletion
+6
-3
official/nlp/modeling/networks/albert_transformer_encoder.py
official/nlp/modeling/networks/albert_transformer_encoder.py
+2
-1
official/nlp/modeling/networks/encoder_scaffold.py
official/nlp/modeling/networks/encoder_scaffold.py
+2
-1
official/nlp/modeling/networks/transformer_encoder.py
official/nlp/modeling/networks/transformer_encoder.py
+2
-1
未找到文件。
official/nlp/modeling/networks/albert_transformer_encoder.py
浏览文件 @
1f685c54
...
...
@@ -122,7 +122,8 @@ class AlbertTransformerEncoder(network.Network):
self
.
_position_embedding_layer
=
layers
.
PositionEmbedding
(
initializer
=
initializer
,
use_dynamic_slicing
=
True
,
max_sequence_length
=
max_sequence_length
)
max_sequence_length
=
max_sequence_length
,
name
=
'position_embedding'
)
position_embeddings
=
self
.
_position_embedding_layer
(
word_embeddings
)
type_embeddings
=
(
...
...
official/nlp/modeling/networks/encoder_scaffold.py
浏览文件 @
1f685c54
...
...
@@ -146,7 +146,8 @@ class EncoderScaffold(network.Network):
self
.
_position_embedding_layer
=
layers
.
PositionEmbedding
(
initializer
=
embedding_cfg
[
'initializer'
],
use_dynamic_slicing
=
True
,
max_sequence_length
=
embedding_cfg
[
'max_seq_length'
])
max_sequence_length
=
embedding_cfg
[
'max_seq_length'
],
name
=
'position_embedding'
)
position_embeddings
=
self
.
_position_embedding_layer
(
word_embeddings
)
type_embeddings
=
(
...
...
official/nlp/modeling/networks/transformer_encoder.py
浏览文件 @
1f685c54
...
...
@@ -118,7 +118,8 @@ class TransformerEncoder(network.Network):
self
.
_position_embedding_layer
=
layers
.
PositionEmbedding
(
initializer
=
initializer
,
use_dynamic_slicing
=
True
,
max_sequence_length
=
max_sequence_length
)
max_sequence_length
=
max_sequence_length
,
name
=
'position_embedding'
)
position_embeddings
=
self
.
_position_embedding_layer
(
word_embeddings
)
type_embeddings
=
(
...
...
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