原来你是这样的BERT，i了i了！ —— 超详细BERT介绍（一）BERT主模型的结构及其组件

原来你是这样的BERT，i了i了！ —— 超详细BERT介绍（一）BERT主模型的结构及其组件

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年10月推出的深度语言表示模型。

一经推出便席卷整个NLP领域，带来了革命性的进步。

从此，无数英雄好汉竞相投身于这场追剧（芝麻街）运动。

只听得这边G家110亿，那边M家又1750亿，真是好不热闹！

然而大家真的了解BERT的具体构造，以及使用细节吗？

本文就带大家来细品一下。

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前言

本系列文章分成三篇介绍BERT，本文主要介绍BERT主模型（BertModel）的结构及其组件相关知识，另有两篇分别介绍BERT预训练相关和如何将BERT应用到不同的下游任务。

文章中的一些缩写：NLP（natural language processing）自然语言处理；CV（computer vision）计算机视觉；DL（deep learning）深度学习；NLP&DL 自然语言处理和深度学习的交叉领域；CV&DL 计算机视觉和深度学习的交叉领域。

文章公式中的向量均为行向量，矩阵或张量的形状均按照PyTorch的方式描述。

向量、矩阵或张量后的括号表示其形状。

本系列文章的代码均是基于transformers库（v2.11.0）的代码（基于Python语言、PyTorch框架）。

为便于理解，简化了原代码中不必要的部分，并保持主要功能等价。

在代码最开始的地方，需要导入以下包：

代码

from math import inf, sqrt
import torch as tc
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from transformers import PreTrainedModel

阅读本系列文章需要一些背景知识，包括Word2Vec、LSTM、Transformer-Base、ELMo、GPT等，由于本文不想过于冗长（其实是懒），以及相信来看本文的读者们也都是冲着BERT来的，所以这部分内容还请读者们自行学习。

本文假设读者们均已有相关背景知识。

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目录

• 1、主模型
  • 1.1、输入
  • 1.2、嵌入层
    • 1.2.1、嵌入变换
    • 1.2.2、层标准化
    • 1.2.3、随机失活
  • 1.3、编码器
    • 1.3.1、隐藏层
      • 1.3.1.1、线性变换
      • 1.3.1.2、激活函数
        • 1.3.1.2.1、tanh
        • 1.3.1.2.2、softmax
        • 1.3.1.2.3、GELU
      • 1.3.1.3、多头自注意力
      • 1.3.1.4、跳跃连接
  • 1.4、池化层
  • 1.5、输出

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1、主模型

BERT的主模型是BERT中最重要组件，BERT通过预训练（pre-training），具体来说，就是在主模型后再接个专门的模块计算预训练的损失（loss），预训练后就得到了主模型的参数（parameter），当应用到下游任务时，就在主模型后接个跟下游任务配套的模块，然后主模型赋上预训练的参数，下游任务模块随机初始化，然后微调（fine-tuning）就可以了（注意：微调的时候，主模型和下游任务模块两部分的参数一般都要调整，也可以冻结一部分，调整另一部分）。

主模型由三部分构成：嵌入层、编码器、池化层。

如图：

其中

• 输入：一个个小批（mini-batch），小批里是batch_size个序列（句子或句子对），每个序列由若干个离散编码向量组成。
• 嵌入层：将输入的序列转换成连续分布式表示（distributed representation），即词嵌入（word embedding）或词向量（word vector）。
• 编码器：对每个序列进行非线性表示。
• 池化层：取出[CLS]标记（token）的表示（representation）作为整个序列的表示。
• 输出：编码器最后一层输出的表示（序列中每个标记的表示）和池化层输出的表示（序列整体的表示）。

下面具体介绍这些部分。

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1.1、输入

一般来说，输入BERT的可以是一句话：

I'm repairing immortals.

也可以是两句话：

I'm repairing immortals. ||| Me too.

其中|||是分隔两个句子的分隔符。

BERT先用专门的标记器（tokenizer）来标记（tokenize）序列，双句标记后如下（单句类似）：

I ' m repair ##ing immortal ##s . ||| Me too .

标记器其实就是先对句子进行基于规则的标记化（tokenization），这一步可以把'm以及句号.等分割开，再进行子词分割（subword segmentation），示例中带##的就是被子词分割开的部分。

子词分割有很多好处，比如压缩词汇表、表示未登录词（out of vocabulary words, OOV words）、表示单词内部结构信息等，以后有时间专门写一篇介绍这个。

数据集中的句子长度不一定相等，BERT采用固定输入序列（长则截断，短则填充）的方式来解决这个问题。

首先需要设定一个seq_length超参数（hyperparameter），然后判断整个序列长度是否超出，如果超出：单句截掉最后超出的部分，双句则先删掉较长的那句话的末尾标记，如果两句话长度相等，则轮流删掉两句话末尾的标记，直到总长度达到要求（即等长的两句话删掉的标记数量尽量相等）；如果序列长度过小，则在句子最后添加[PAD]标记，使长度达到要求。

然后在序列最开始添加[CLS]标记，以及在每句话末尾添加[SEP]标记。

单句话添加一个[CLS]和一个[SEP]，双句话添加一个[CLS]和两个[SEP]。

[CLS]标记对应的表示作为整个序列的表示，[SEP]标记是专门用来分隔句子的。

注意：处理长度时需要考虑添加的[CLS]和[SEP]标记，使得最终总的长度=seq_length；[PAD]标记在整个序列的最末尾。

例如seq_length=12，则单句变为：

[CLS] I ' m repair ##ing immortal ##s . [SEP] [PAD] [PAD]

如果seq_length=10，则双句变为：

[CLS] I ' m repair [SEP] Me too . [SEP]

分割完后，每一个空格分割的子字符串（substring）都看成一个标记（token），标记器通过查表将这些标记映射成整数编码。

单句如下：

[101, 146, 112, 182, 6949, 1158, 15642, 1116, 119, 102, 0, 0]

最后整个序列由四种类型的编码向量表示，单句如下：

标记编码：[101, 146, 112, 182, 6949, 1158, 15642, 1116, 119, 102, 0, 0]
位置编码：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
句子位置编码：[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
注意力掩码：[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]

其中，标记编码就是上面的序列中每个标记转成编码后得到的向量；位置编码记录每个标记的位置；句子位置编码记录每个标记属于哪句话，0是第一句话，1是第二句话（注意：[CLS]标记对应的是0）；注意力掩码记录某个标记是否是填充的，1表示非填充，0表示填充。

双句如下：

标记编码：[101, 146, 112, 182, 6949, 102, 2508, 1315, 119, 102]
位置编码：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
句子位置编码：[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]
注意力掩码：[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

上面的是英文的情况，中文的话BERT直接用汉字级别表示，即

我在修仙（￣︶￣）

这样的句子分割成

我 在 修 仙 （ ￣ ︶ ￣ ）

然后每个汉字（包括中文标点）看成一个标记，应用上述操作即可。

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1.2、嵌入层

嵌入层的作用是将序列的离散编码表示转换成连续分布式表示。

离散编码只能表示A和B相等或不等，但是如果将其表示成连续分布式表示（即连续的N维空间向量），就可以计算\(A\)与\(B\)之间的相似度或距离了，从而表达更多信息。

这个是词嵌入或词向量的知识，可以参考Word2Vec相关内容，本文不再赘述了。

嵌入层包含三种组件：嵌入变换（embedding）、层标准化（layer normalization）、随机失活（dropout）。

如图：

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1.2.1、嵌入变换

嵌入变换实际上就是一个线性变换（linear transformation）。

传统上，离散标记往往表示成一个独热码（one-hot）向量，也叫标准基向量，即一个长度为\(V\)的向量，其中只有一位为\(1\)，其他都为\(0\)。

在NLP&DL领域，\(V\)一般是词汇表的大小。

但是这种向量往往维数很高（词汇表往往比较大）而且很稀疏（每个向量只有一位不为\(0\)），不好处理。

所以可以通过一个线性变换将这个向量转换成低维稠密的向量。

假设\(v\)（\(V\)）是标记\(t\)的独热码向量，\(W\)（\(V \times H\)）是一个\(V\)行\(H\)列的矩阵，则\(t\)的嵌入\(e\)为：

\[e = v W
\]

实际上\(W\)中每一行都可以看成一个词嵌入，而这个矩阵乘就是把\(v\)中等于\(1\)的那个位置对应的\(W\)中的词嵌入取出来。

在工程实践中，由于独热码向量比较占内存，而且矩阵乘效率也不高，所以往往用一个整数编码来代替独热码向量，然后直接用查表的方式取出对应的词嵌入。

所以假设\(n\)是\(t\)的编码，一般是在词汇表中的编号，那么上面的公式就可以改成：

\[e = W_{n}
\]

其中下标表示取出对应的行。

那么一个标记化后的序列就可以表示成一个编码向量。

假设序列\(T\)的编码向量为\(s\)（\(L\)），\(L\)为序列的长度，即\(T\)中有\(L\)个标记。

如果词嵌入长度为\(H\)，那么经过嵌入变换，得到\(T\)的隐状态（hidden state）\(h\)（\(L \times H\)）。

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1.2.2、层标准化

层标准化类似于批标准化（batch normalization），可以加速模型训练，但其实现方式和批标准化不一样，层标准化是沿着词嵌入（通道）维进行标准化的，不需要在训练时存储统计量来估计整体数据集的均值和方差，训练（training）和评估（evaluation）或推理（inference）阶段的操作是相同的。

另外批标准化对小批大小有限制，而层标准化则没有限制。

假设输入的一个词嵌入为\(e = [x_0, x_1, ..., x_{H-1}]\)，\(x_k\)是\(e\)第\(k = 0, 1, ..., (H-1)\) 维的分量，\(H\)是词嵌入长度。

那么层标准化就是

\[y_{k} = \frac{x_{k}-\mu}{\sigma} * \alpha_k + \beta_k
\]

其中，\(y_{k}\)是输出，\(\mu\)和\(\sigma^2\)分别是均值和方差：

\[ \mu = \frac{1}{H} \sum_{k=0}^{H-1} x_{k} \\
\sigma^2 = \frac{1}{H} \sum_{k=0}^{H-1} (x_{k}-\mu)^2 \\
\]

\(\alpha_k\)和\(\beta_k\)是学习得到的参数，用于防止模型表示能力退化。

注意：\(\mu\)和\(\sigma^2\)是针对每个样本每个位置的词嵌入分别计算的，而\(\alpha_k\)和\(\beta_k\)对所有的词嵌入都是共用的；\(\sigma^2\)的计算没有使用贝塞尔校正（Bessel's correction）。

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1.2.3、随机失活

随机失活是DL领域非常著名且常用的正则化（regularization）方法（然而被谷歌注册专利了），用来防止模型过拟合（overfitting）。

具体来说，先设置一个超参数\(P \in [0, 1]\)，表示按照概率\(P\)随机将值置\(0\)。

然后假设词嵌入中某一维分量是\(x\)，按照均匀随机分布产生一个随机数\(r \in [0, 1]\)，然后输出值\(y\)为：

\[ y = \left\{
\begin{aligned}
& \frac{x}{1-P} &, & r > P \\
& 0 &, & r \le P \\
\end{aligned}
\right. \]

由于按照概率\(P\)置\(0\)，相当于输出值的期望变成原来的\((1-P)\)倍，所以再对输出值除以\((1-P)\)，就可以保持期望不变。

以上操作针对训练阶段，在评估阶段，输出值等于输入值：

\[y = x
\]

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嵌入层代码如下：

代码

# BERT之嵌入层
class BertEmb(nn.Module):
	def __init__(self, config):
		super().__init__()
		# 标记嵌入，padding_idx=0：编码为0的嵌入始终为零向量
		self.tok_emb = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, padding_idx=0)
		# 位置嵌入
		self.pos_emb = nn.Embedding(config.max_position_embeddings, config.hidden_size)
		# 句子位置嵌入
		self.sent_pos_emb = nn.Embedding(config.type_vocab_size, config.hidden_size)

		# 层标准化
		self.layer_norm = nn.LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps)
		# 随机失活
		self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)

	def forward(self,
			tok_ids,  # 标记编码（batch_size * seq_length）
			pos_ids=None,  # 位置编码（batch_size * seq_length）
			sent_pos_ids=None,  # 句子位置编码（batch_size * seq_length）
	):
		device = tok_ids.device  # 设备（CPU或CUDA）
		shape = tok_ids.shape  # 形状（batch_size * seq_length）
		seq_length = shape[1]

		# 默认：[0, 1, ..., seq_length-1]
		if pos_ids is None:
			pos_ids = tc.arange(seq_length, dtype=tc.int64, device=device)
			pos_ids = pos_ids.unsqueeze(0).expand(shape)
		# 默认：[0, 0, ..., 0]，即所有标记都属于第一个句子
		if sent_pos_ids is None:
			sent_pos_ids = tc.zeros(shape, dtype=tc.int64, device=device)

		# 三种嵌入（batch_size * seq_length * hidden_size）
		tok_embs = self.tok_emb(tok_ids)
		pos_embs = self.pos_emb(pos_ids)
		sent_pos_embs = self.sent_pos_emb(sent_pos_ids)

		# 三种嵌入相加
		embs = tok_embs + pos_embs + sent_pos_embs
		# 层标准化嵌入
		embs = self.layer_norm(embs)
		# 随机失活嵌入
		embs = self.dropout(embs)
		return embs  # 嵌入（batch_size * seq_length * hidden_size）

其中，

config是BERT的配置文件对象，里面记录了各种预先设定的超参数；

vocab_size是词汇表大小；

hidden_size是词嵌入长度，默认是768（bert-base-*）或1024（bert-large-*）；

max_position_embeddings是允许的最大标记位置，默认是512；

type_vocab_size是允许的最大句子位置，即最多能输入的句子数量，默认是2；

layer_norm_eps是一个>0并很接近0的小数\(\epsilon\)，用来防止计算时发生除0等异常操作；

hidden_dropout_prob是随机失活概率，默认是0.1；

batch_size是小批的大小，即一个小批里的样本个数；

seq_length是输入的编码向量的长度。

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1.3、编码器

编码器的作用是对嵌入层输出的隐状态进行非线性表示，提取出其中的特征（feature），它是由num_hidden_layers个结构相同（超参数相同）但参数不同（不共享参数）的隐藏层串连构成的。

如图：

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1.3.1、隐藏层

隐藏层包括线性变换、激活函数（activation function）、多头自注意力（multi-head self-attention）、跳跃连接（skip connection），以及上面介绍过的层标准化和随机失活。

如图：

其中，激活函数默认是GELU，线性变换均是逐位置线性变换，即对不同样本不同位置的词嵌入应用相同的线性变换（类似于CV&DL领域的\(1 \times 1\)卷积）。

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1.3.1.1、线性变换

线性变换在CV&DL领域也叫全连接层（fully connected layer），即

\[y = x W^T + b
\]

其中，\(x\)（\(A\)）是输入向量，\(y\)（\(B\)）是输出向量，\(W\)（\(B \times A\)）是权重（weight）矩阵，\(b\)（\(B\)）是偏置（bias）向量；\(W\)和\(b\)是学习得到的参数。

另外，严格来说，当\(b = \vec 0\)时，上式为线性变换；当\(b \ne \vec 0\)时，上式为仿射变换（affine transformation）。

但是在DL中，人们往往并不那么抠字眼，对于这两种变换，一般都简单地称为线性变换。

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1.3.1.2、激活函数

激活函数在DL中非常关键！

因为如果要提高一个神经网络（neural network）的表示能力，往往需要加深网络的深度。

然而如果只叠加多个线性变换的话，这等价于一个线性变换（大家可以推推看）！

所以只有在线性变换后接一个非线性变换（nonlinear transformation），即激活函数，才能逐渐加深网络并提高表示能力。

激活函数有很多，常见的包括sigmoid、tanh、softmax、ReLU、GELU、Swish、Mish等。

本文只讲和BERT相关的激活函数：tanh、softmax、GELU。

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1.3.1.2.1、tanh

激活函数的一个功能是调整输入值的取值范围。

tanh即双曲正切函数，可以将\((-\infty, +\infty)\)的数映射到\((-1, 1)\)，并且严格单调。

函数图像如图：

tanh在NLP&DL领域用得比较多。

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1.3.1.2.2、softmax

softmax顾名思义，它可以对输入的一组数值根据其大小给出每个数值的概率，数值越大，概率越高，且概率求和为\(1\)。

假设输入\(x_k\)，\(k = 0, 1, ..., (N-1)\)，则输出值\(y_k\)为：

\[y_k = \frac{exp(x_k)}{\sum_{i=0}^{N-1} exp(x_i)}
\]

实际上，对于任意一个对数几率（logit）\(x \in (-\infty, +\infty)\)，\(x\)越大，表示某个事件发生的可能性越大，softmax可以将其转化为概率，即将取值范围映射到\((0, 1)\)。

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1.3.1.2.3、GELU

GELU（Gaussian Error Linear Units）是2016年6月提出的一个激活函数。

GELU相比ReLU曲线更为光滑，允许梯度更好地传播。

GELU的想法类似于随机失活，随机失活是按照0-1分布，又叫两点分布，也叫伯努利分布（Bernoulli distribution），随机通过输入值；而GELU则是将这个概率分布改成正态分布（Normal distribution），也叫高斯分布（Gaussian distribution），然后输出期望。

假设输入值是\(x\)，输出值是\(y\)，那么GELU就是：

\[y = x P(X \le x)
\]

其中，\(X \sim \mathcal{N}(0, 1)\)，\(P\)为概率。

GELU的函数图像如图：

其中蓝线为ReLU函数图像，橙线为GELU函数图像。

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1.3.1.3、多头自注意力

多头自注意力是Transformer的一大特色。

多头自注意力的名字可以分成三个词：多头、自、注意力：

• 注意力：是DL领域近年来最重要的创新之一！可以使模型以不同的方式对待不同的输入（即分配不同的权重），而无视空间（即输入向量排成线形、面形、树形、图形等拓扑结构）的形状、大小、距离。
• 自：是在普通的注意力基础上修改而来的，可以表示输入与自身的依赖关系。
• 多头：是对注意力中涉及的向量分别拆分计算，从而提高表示能力。

对于一般的多头注意力，假设计算\(x\)（\(H\)）对\(y_i\)（\(H\)），\(i = 0, 1, ..., (L-1)\)，的多头注意力，则首先计算\(q\)（H）、\(k_i\)（H）、\(v_i\)（H）：

\[ q = x W_q^T + b_q \\
k_i = y_i W_k^T + b_k \\
v_i = y_i W_v^T + b_v \\
\]

其中，\(W_z\)（\(H \times H\)）和\(b_z\)（\(H\)）分别为权重矩阵和偏置向量，\(z \in \{ q, k, v \}\)。

然后将这三种向量等长度拆分成\(S\)个向量，称为头向量：

\[ q_j = [q_0; q_1; ...; q_{S-1}] \\
k_{ij} = [k_{i0}; k_{i1}; ...; k_{i, S-1}] \\
v_{ij} = [v_{i0}; v_{i1}; ...; v_{i, S-1}] \\
\]

上式中的分号为串连操作，即把多个向量拼接起来组成一个更长的向量。

其中，每个头向量长度都为\(D\)，且\(S \times D = H\)。

然后计算\(q_j\)对\(k_{ij}\)的注意力分数\(s_{ij}\)：

\[s_{ij} = \frac{q_j k_{ij}^T}{\sqrt{D}}
\]

之后可以添加注意力掩码（也可以不加），即令\(s_{mj} = -\infty\)，\(m\)是需要添加掩码的位置。

然后通过softmax计算注意力概率\(p_{ij}\)：

\[p_{ij} = \frac{exp(s_{ij})}{\sum_{t=0}^{L-1} exp(s_{tj})}
\]

之后对注意力概率进行随机失活：

\[\hat{p}_{ij} = dropout(p_{ij})
\]

再之后计算输出向量\(r_j\)（\(D\)）：

\[r_j = \sum_{i=0}^{L-1} \hat{p}_{ij} v_{ij}
\]

最终的输出向量是把每一头的输出向量串连起来：

\[r = [r_0; r_1; ...; r_{S-1}]
\]

其中\(r\)（\(H\)）为最终的输出向量。

如果令\(x = y_n\)，\(n \in \{ 0, 1, ..., L-1 \}\)，即\(x\)是\(y_i\)中的某一个向量，那么多头注意力就变为多头自注意力。

代码如下：

代码

# BERT之多头自注意力
class BertMultiHeadSelfAtt(nn.Module):
	def __init__(self, config):
		super().__init__()
		# 注意力头数
		self.num_heads = config.num_attention_heads
		# 注意力头向量长度
		self.head_size = config.hidden_size // config.num_attention_heads

		self.query = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size)
		self.key = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size)
		self.value = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size)

		self.dropout = nn.Dropout(config.attention_probs_dropout_prob)

	# 输入（batch_size * seq_length * hidden_size）
	# 输出（batch_size * num_heads * seq_length * head_size）
	def shape(self, x):
		shape = (*x.shape[:2], self.num_heads, self.head_size)
		return x.view(*shape).transpose(1, 2)
	# 输入（batch_size * num_heads * seq_length * head_size）
	# 输出（batch_size * seq_length * hidden_size）
	def unshape(self, x):
		x = x.transpose(1, 2).contiguous()
		return x.view(*x.shape[:2], -1)

	def forward(self,
			inputs,  # 输入（batch_size * seq_length * hidden_size）
			att_masks=None,  # 注意力掩码（batch_size * seq_length * hidden_size）
	):
		mixed_querys = self.query(inputs)
		mixed_keys = self.key(inputs)
		mixed_values = self.value(inputs)

		querys = self.shape(mixed_querys)
		keys = self.shape(mixed_keys)
		values = self.shape(mixed_values)

		# 注意力分数（batch_size * num_heads * seq_length * seq_length）
		att_scores = querys.matmul(keys.transpose(2, 3))
		# 缩放注意力分数
		att_scores = att_scores / sqrt(self.head_size)
		# 添加注意力掩码
		if att_masks is not None:
			att_scores = att_scores + att_masks

		# 注意力概率（batch_size * num_heads * seq_length * seq_length）
		att_probs = att_scores.softmax(dim=-1)
		# 随机失活注意力概率
		att_probs = self.dropout(att_probs)

		# 输出（batch_size * num_heads * seq_length * head_size）
		outputs = att_probs.matmul(values)
		outputs = self.unshape(outputs)
		return outputs  # 输出（batch_size * seq_length * hidden_size）

其中，

num_attention_heads是注意力头数，默认是12（bert-base-*）或16（bert-large-*）；

attention_probs_dropout_prob是注意力概率的随机失活概率，默认是0.1。

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1.3.1.4、跳跃连接

跳跃连接也是DL领域近年来最重要的创新之一！

跳跃连接也叫残差连接（residual connection）。

一般来说，传统的神经网络往往是一层接一层串连而成，前一层输出作为后一层输入。

而跳跃连接则是某一层的输出，跳过若干层，直接输入某个更深的层。

例如BERT的每个隐藏层中有两个跳跃连接。

跳跃连接的作用是防止神经网络梯度消失或梯度爆炸，使损失曲面（loss surface）更平滑，从而使模型更容易训练，使神经网络可以设置得更深。

按我个人的理解，一般来说，线性变换是最能保持输入信息的，而非线性变换则往往会损失一部分信息，但是为了网络的表示能力不得不线性变换与非线性变换多次堆叠，这样网络深层接收到的信息与最初输入的信息比可能已经面目全非，而跳跃连接则可以让输入信息原汁原味地传播得更深。

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隐藏层代码如下：

代码

# BERT之隐藏层
class BertLayer(nn.Module):
	# noinspection PyUnresolvedReferences
	def __init__(self, config):
		super().__init__()
		# 多头自注意力
		self.multi_head_self_att = BertMultiHeadSelfAtt(config)

		self.linear = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size)
		self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)
		self.layer_norm = nn.LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps)

		# 升维线性变换
		self.linear_1 = nn.Linear(config.hidden_size, config.intermediate_size)
		# 激活函数，默认：GELU
		self.act_fct = F.gelu

		# 降维线性变换，使向量大小保持不变
		self.linear_2 = nn.Linear(config.intermediate_size, config.hidden_size)
		self.dropout_1 = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)
		self.layer_norm_1 = nn.LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps)
	def forward(self,
			inputs,  # 输入（batch_size * seq_length * hidden_size）
			att_masks=None,  # 注意力掩码（batch_size * seq_length * hidden_size）
	):
		outputs = self.multi_head_self_att(inputs, att_masks=att_masks)
		outputs = self.linear(outputs)
		outputs = self.dropout(outputs)
		att_outputs = self.layer_norm(outputs + inputs)  # 跳跃连接

		outputs = self.linear_1(att_outputs)
		outputs = self.act_fct(outputs)

		outputs = self.linear_2(outputs)
		outputs = self.dropout_1(outputs)
		outputs = self.layer_norm_1(outputs + att_outputs)  # 跳跃连接
		return outputs  # 输出（batch_size * seq_length * hidden_size）

其中，

intermediate_size是中间一个升维线性变换升维后的长度，默认是3072（bert-base-*）或4096（bert-large-*）。

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编码器代码如下：

代码

# BERT之编码器
class BertEnc(nn.Module):
	def __init__(self, config):
		super().__init__()
		# num_hidden_layers个隐藏层
		self.layers = nn.ModuleList([BertLayer(config)
			for _ in range(config.num_hidden_layers)])
	# noinspection PyTypeChecker
	def forward(self,
			inputs,  # 输入（batch_size * seq_length * hidden_size）
			att_masks=None,  # 注意力掩码（batch_size * seq_length）
	):
		# 调整注意力掩码的值和形状
		if att_masks is not None:
			device = inputs.device  # 设备（CPU或CUDA）
			dtype = inputs.dtype  # 数据类型（float16、float32或float64）
			shape = att_masks.shape  # 形状（batch_size * seq_length）
			t = tc.zeros(shape, dtype=dtype, device=device)
			t[att_masks<=0] = -inf  # exp(-inf) = 0
			t = t[:, None, None, :]
			att_masks = t

		outputs = inputs
		for layer in self.layers:
			outputs = layer(outputs, att_masks=att_masks)
		return outputs  # 输出（batch_size * seq_length * hidden_size）

其中，

num_hidden_layers是隐藏层数量，默认是12（bert-base-*）或24（bert-large-*）。

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1.4、池化层

池化层是将[CLS]标记对应的表示取出来，并做一定的变换，作为整个序列的表示并返回，以及原封不动地返回所有的标记表示。

如图：

其中，激活函数默认是tanh。

池化层代码如下：

代码

# BERT之池化层
class BertPool(nn.Module):
	def __init__(self, config):
		super().__init__()
		self.linear = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size)
		self.act_fct = F.tanh
	def forward(self,
			inputs,  # 输入（batch_size * seq_length * hidden_size）
	):
		# 取[CLS]标记的表示
		outputs = inputs[:, 0]
		outputs = self.linear(outputs)
		outputs = self.act_fct(outputs)
		return outputs  # 输出（batch_size * hidden_size）

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1.5、输出

主模型最后输出所有的标记表示和整体的序列表示，分别用于针对每个标记的预测任务和针对整个序列的预测任务。

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主模型代码如下：

代码

# BERT之预训练模型抽象基类
class BertPreTrainedModel(PreTrainedModel):
	from transformers import BertConfig
	from transformers import BERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP
	from transformers import load_tf_weights_in_bert

	config_class = BertConfig
	pretrained_model_archive_map = BERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP
	load_tf_weights = load_tf_weights_in_bert
	base_model_prefix = 'bert'

	# 注意力头剪枝
	def _prune_heads(self, heads_to_prune):
		pass
	# 参数初始化
	def _init_weights(self, module):
		config = self.config
		f = lambda x: x is not None and x.requires_grad
		if isinstance(module, nn.Embedding):
			if f(module.weight):
				# 正态分布随机初始化
				module.weight.data.normal_(mean=0.0, std=config.initializer_range)
		elif isinstance(module, nn.Linear):
			if f(module.weight):
				# 正态分布随机初始化
				module.weight.data.normal_(mean=0.0, std=config.initializer_range)
			if f(module.bias):
				# 初始为0
				module.bias.data.zero_()
		elif isinstance(module, nn.LayerNorm):
			if f(module.weight):
				# 初始为1
				module.weight.data.fill_(1.0)
			if f(module.bias):
				# 初始为0
				module.bias.data.zero_()
# BERT之主模型
class BertModel(BertPreTrainedModel):
	def __init__(self, config):
		super().__init__(config)
		self.config = config
		# 嵌入层
		self.emb = BertEmb(config)
		# 编码器
		self.enc = BertEnc(config)
		# 池化层
		self.pool = BertPool(config)
		# 参数初始化
		self.init_weights()

	# noinspection PyUnresolvedReferences
	def get_input_embeddings(self):
		return self.emb.tok_emb
	def set_input_embeddings(self, embs):
		self.emb.tok_emb = embs

	def forward(self,
			tok_ids,  # 标记编码（batch_size * seq_length）
			pos_ids=None,  # 位置编码（batch_size * seq_length）
			sent_pos_ids=None,  # 句子位置编码（batch_size * seq_length）
			att_masks=None,  # 注意力掩码（batch_size * seq_length）
	):
		outputs = self.emb(tok_ids, pos_ids=pos_ids, sent_pos_ids=sent_pos_ids)
		outputs = self.enc(outputs, att_masks=att_masks)
		pooled_outputs = self.pool(outputs)
		return (
			outputs,  # 输出（batch_size * seq_length * hidden_size）
			pooled_outputs,  # 池化输出（batch_size * hidden_size）
		)

其中，

BertPreTrainedModel是预训练模型抽象基类，用于完成一些初始化工作。

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后记

本文详细地介绍了BERT主模型的结构及其组件，了解它的构造以及代码实现对于理解以及应用BERT有非常大的帮助。

后续两篇文章会分别介绍BERT预训练和下游任务相关。

从BERT主模型的结构中，我们可以发现，BERT抛弃了RNN架构，而只用注意力机制来抽取长距离依赖（这个其实是Transformer架构的特点）。

由于注意力可以并行计算，而RNN必须串行计算，这就使得模型计算效率大大提升，于是BERT这类模型也能够堆得很深。

BERT为了能够同时做单句和双句的序列和标记的预测任务，设计了[CLS]和[SEP]等特殊标记分别作为序列表示以及标记不同的句子边界，整体采用了桶状的模型结构，即输入时隐状态的形状与输出时隐状态的形状相等（只是在每个隐藏层有升维与降维操作，整体上词嵌入长度保持不变）。

由于注意力机制对距离不敏感，所以BERT额外添加了位置特征。

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