bertviz简介
BertViz 是一种交互式工具，用于在Transformer语言模型（如 BERT、GPT2 或 T5）中可视化注意力网络。它可以通过支持大多数Huggingface 模型，可以简单地通过 Python API 在 Jupyter 或 Colab 笔记本中运行。BertViz 扩展了 Llion Jones的Tensor2Tensor 可视化工具，添加了多个视图，每个视图都为注意力机制提供了独特的视角。
具体计算原理：https://towardsdatascience.com/deconstructing-bert-part-2-visualizing-the-inner-workings-of-attention-60a16d86b5c1
安装命令
- pip安装
pip install bertviz
- 其他依赖安装
pip install jupyterlab
pip install ipywidgets
可视化例子
构建数据与模型
from bertviz import head_view, model_view
from transformers import BertTokenizer, BertModel
model_version = 'bert-base-uncased'
model = BertModel.from_pretrained(model_version, output_attentions=True)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_version)
sentence_a = "The cat sat on the mat"
sentence_b = "The cat lay on the rug"
inputs = tokenizer.encode_plus(sentence_a, sentence_b, return_tensors='pt')
input_ids = inputs['input_ids']
token_type_ids = inputs['token_type_ids']
attention = model(input_ids, token_type_ids=token_type_ids)[-1]
sentence_b_start = token_type_ids[0].tolist().index(1)
input_id_list = input_ids[0].tolist()
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_id_list)
Some weights of the model checkpoint at bert-base-uncased were not used when initializing BertModel: ['cls.seq_relationship.weight', 'cls.predictions.transform.LayerNorm.bias', 'cls.predictions.transform.dense.bias', 'cls.predictions.decoder.weight', 'cls.predictions.transform.dense.weight', 'cls.seq_relationship.bias', 'cls.predictions.bias', 'cls.predictions.transform.LayerNorm.weight']
- This IS expected if you are initializing BertModel from the checkpoint of a model trained on another task or with another architecture (e.g. initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForPreTraining model).
- This IS NOT expected if you are initializing BertModel from the checkpoint of a model that you expect to be exactly identical (initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForSequenceClassification model).
注意力头可视化
注意力头视图可视化来自单个 Transformer 层的一个或多个头部的注意力。 每行显示从一个标记（左）到另一个标记（右）的注意力。 线重反映注意力值（范围从 0 到 1），而线条颜色标识注意力头。 选择多个头时（由顶部的彩色片状表示），相应的可视化彼此叠加。 具体解释可以查看博客
head_view(attention, tokens, sentence_b_start)
👉 将鼠标悬停在可视化左侧/右侧的任何标记上，以过滤来自/到该标记的注意力。
👉 双击顶部的任何彩色图块以过滤到相应的注意力头。
👉 单击任何彩色图块以切换选择相应的注意力头。
👉 单击图层下拉菜单以更改模型图层（零索引）。
模型视图
模型视图提供了整个模型中注意力的预览图。 每个单元格显示特定头部的注意力权重，按层（行）和头部（列）索引。 每个单元格中的线表示从一个标记（左）到另一个标记（右）的注意力，线重与注意力值成正比（范围从 0 到 1）。 具体解释可以查看博客
用法：
👉单击任何单元格以查看相关注意力头的注意力详细视图（或取消选择该单元格）。
👉 然后将鼠标悬停在详细视图左侧的任何标记上以过滤来自该标记的注意力。
model_view(attention, tokens, sentence_b_start)
神经元视图
神经元视图可视化用于计算注意力的中间表示（例如查询和关键向量）。在折叠视图（初始状态）中，线条显示了从每个标记（左）到每个其他标记（右）的注意力。在展开的视图中，该工具跟踪产生这些注意力权重的计算链。关于注意力机制的详细解释，请参考博客。
用法：
👉 将鼠标悬停在可视化左侧的任何标记上，以过滤来自该标记的注意力。
👉然后单击悬停时显示的加号图标。这暴露了用于计算注意力权重的查询向量、关键向量和其他中间表示。每个色带代表一个神经元值，其中颜色强度表示幅度，色调表示符号（蓝色=正，橙色=负）。
👉 进入展开视图后，将鼠标悬停在左侧的任何其他标记上以查看相关的注意力计算。
👉 单击图层或头部下拉菜单以更改模型图层或头部（零索引）。
from bertviz.transformers_neuron_view import BertModel, BertTokenizer
from bertviz.neuron_view import show
model_type = 'bert'
model_version = 'bert-base-uncased'
model = BertModel.from_pretrained(model_version, output_attentions=True)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_version, do_lower_case=True)
show(model, model_type, tokenizer, sentence_a, sentence_b, layer=4, head=3)
Original: https://blog.csdn.net/yanqianglifei/article/details/122483179
Author: 致Great
Title: BERT可视化工具bertviz体验
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