为什么 BERT 语言模型中 input_mask 都是相同的数字？

如何解决为什么 BERT 语言模型中 input_mask 都是相同的数字？

对于文本分类任务，我应用了 Bert（微调），得到的输出如下： 为什么 input_mask 全是 1 ？

#to_feature_map is a function.
to_feature_map("hi how are you doing",0)

({'input_mask': <tf.Tensor: shape=(64,),dtype=int32,numpy=
  array([1,1,0],dtype=int32)>,'input_type_ids': <tf.Tensor: shape=(64,numpy=
  array([0,'input_word_ids': <tf.Tensor: shape=(64,numpy=
  array([ 101,7632,2129,2024,2017,2725,102,dtype=int32)>},<tf.Tensor: shape=(),numpy=0>)```

解决方法

输入掩码——允许模型清楚地区分内容和填充。掩码与输入 id 具有相同的形状，并且在输入 id 未填充的任何位置都包含 1。