BERT+textcnn代码及报错解决_calculated padded input size per channel:(11 脳 11)

报错时检查维度

过程中报过2个主要错误

第一个expected input [1,32,768] to have 1 channel, but got 32 channels instead.

第二个calculated padded input size per channel: (1*768)...kernel size can't be greater than actaual input size.

但是实际上是textcnn输入维度的错误

这里模型的第4行，输出是有两个，两个的维度不同。对于textCNN来说，输入的维度是3维，如前者。对于LSTM来说，输入是后者

# encoder_out：[batch_size,seq_len,hidden_size]，text_cls：[batch_size,hidden_size]

def forward(self, x): # x：{[batch_size,seq_len],[batch_size,],[batch_size,seq_len]}
        context = x[0] # context：[batch_size,seq_len]，输入的句子
        mask = x[2] # mask：[bacth_size,seq_len]，对padding部分进行mask
        encoder_out, text_cls = self.bert(context, attention_mask=mask, output_all_encoded_layers=False) # encoder_out：[batch_size,seq_len,hidden_size]，text_cls：[batch_size,hidden_size]
        out = encoder_out.unsqueeze(1) # out：[batch_size,1,seq_len,hidden_size]
        out = torch.cat([self.conv_and_pool(out, conv) for conv in self.convs], 1) # out：[batch_size,num_filters * len(filter_sizes)]
        out = self.dropout(out)
        out = self.fc_cnn(out) # out：[batch_size,num_class]
        return out

这部分代码

作者：影子
链接：https://www.zhihu.com/question/477075127/answer/2731541347
来源：知乎
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可运行代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
 
class TextCNNBert(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_size, num_classes):
        super(TextCNNBert, self).__init__()
        self.filter_sizes = [2, 3, 4]
        num_filter = 2
        self.num_filters_total = num_filter * len(self.filter_sizes)
 
        # 卷积核打包
        self.filter_list = nn.ModuleList(
            [nn.Conv2d(1, num_filter, (size, 768)) for size in self.filter_sizes])
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
        self.fc = nn.Linear(num_filter * len(self.filter_sizes), num_classes)  #
 
    def forward(self, x):
        x = x.float()
        x = x.unsqueeze(1)  # （ 输入，输出 ）
 
        pooled_outputs = []
        # 卷积运算
        for i, conv in enumerate(self.filter_list):
            conv_feature = F.relu(conv(x))  # 得到卷积后的特征
            # 定义池化层
            maxp = nn.MaxPool2d((x.shape[2] - self.filter_sizes[i] + 1, 1))  # 其中x.shape[1]代表句子的长度，
            # self.filter_sizes[i]代表卷积核的宽度，1代表词语嵌入的维度
            pooled = maxp(conv_feature).permute(0, 3, 2, 1)  # 在进行最大池化之后，得到的张量是四维的，
            # 包括了样本数、通道数、池化后的高度和宽度。而在这里，作者想要将高度和宽度的维度交换，
            # 即从（样本数、通道数、高度、宽度）变为（样本数、宽度、高度、通道数）的形式。
            # 这是为了后续的拼接操作，将不同窗口大小的池化结果按通道方向拼接，方便进行全连接层的处理。
            pooled_outputs.append(pooled)
        # 池化层的拼接
        feature = torch.cat(pooled_outputs, len(self.filter_sizes))  # 在第3个维度上拼接起来，即在不同卷积核尺寸的特征图之间进行拼接。
        # 改变尺寸
        feature = torch.reshape(feature, [-1, self.num_filters_total])
        # dropout
        feature = self.dropout(feature)
        outs = self.fc(feature)
 
        return outs