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SentimentAnalysisModel/WeiboSentiment_Finetuned/GPT2-AdapterTuning/example/Roberta_adapter.py

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+from transformers.models.roberta.modeling_roberta import RobertaLayer
+
+class RobertaLayerWithAdapter(RobertaLayer):
+    def __init__(self, config):
+        super().__init__(config)
+        # 假设Adapter的大小为64
+        adapter_size = 64
+        self.adapter = AdapterLayer(config.hidden_size, adapter_size)
+
+    def forward(self, hidden_states, attention_mask=None, head_mask=None, encoder_hidden_states=None, encoder_attention_mask=None, past_key_value=None, output_attentions=False):
+        # 调用原始的前向传播方法
+        self_outputs = super().forward(hidden_states, attention_mask, head_mask, encoder_hidden_states, encoder_attention_mask, past_key_value, output_attentions)
+        # 得到Transformer层的输出
+        sequence_output = self_outputs[0]
+        # 将输出通过Adapter层
+        sequence_output = self.adapter(sequence_output)
+        # 返回修改后的输出（其他输出保持不变）
+        return (sequence_output,) + self_outputs[1:]
+
+"""
+RoBERTa的每个RobertaLayer包含一个自注意力（self-attention）机制和一个前馈网络，这些层共同构成了RoBERTa的基础架构。
+"""