给BartForConditionalGeneration添加额外嵌入层，还需修改哪些位置？

除了你提到的BartEncoder中嵌入合并的代码行外，要添加2个带位置嵌入的额外嵌入，还需要修改以下几个核心位置：

1. 模型配置类（BartConfig） #

• 在BartConfig类中新增对应额外嵌入的配置参数，比如控制额外嵌入数量的num_additional_embeddings（设为2）、额外嵌入维度的additional_embedding_dim（若与主嵌入维度不同需指定）、额外嵌入最大位置长度的additional_max_position_embeddings。
• 示例代码（在__init__方法中添加）：

  self.num_additional_embeddings = num_additional_embeddings if num_additional_embeddings is not None else 0
  self.additional_embedding_dim = additional_embedding_dim if additional_embedding_dim is not None else self.hidden_size
  self.additional_max_position_embeddings = additional_max_position_embeddings if additional_max_position_embeddings is not None else self.max_position_embeddings
  

2. BartEmbeddings类 #

• 初始化对应数量的额外词嵌入层和位置嵌入层：

  self.additional_embeddings = nn.ModuleList([
      nn.Embedding(self.config.vocab_size, self.config.additional_embedding_dim)
      for _ in range(self.config.num_additional_embeddings)
  ])
  self.additional_position_embeddings = nn.ModuleList([
      nn.Embedding(self.config.additional_max_position_embeddings, self.config.additional_embedding_dim)
      for _ in range(self.config.num_additional_embeddings)
  ])
  

• 若额外嵌入维度与主隐藏层维度不一致，需新增线性投影层做维度对齐：

  self.additional_embedding_projections = nn.ModuleList([
      nn.Linear(self.config.additional_embedding_dim, self.config.hidden_size)
      for _ in range(self.config.num_additional_embeddings)
  ])
  

• 可在forward方法中封装额外嵌入的计算逻辑（词嵌入+位置嵌入+可选投影），方便后续调用。

3. BartEncoder的forward方法 #

• 生成与输入序列长度匹配的位置ID，用于额外位置嵌入计算：

  seq_length = input_ids.size(1)
  additional_position_ids = torch.arange(seq_length, dtype=torch.long, device=input_ids.device)
  additional_position_ids = additional_position_ids.unsqueeze(0).expand_as(input_ids)
  

• 遍历每个额外嵌入，完成计算并与主嵌入相加：

  for idx in range(self.config.num_additional_embeddings):
      add_emb = self.embeddings.additional_embeddings[idx](input_ids)
      add_pos_emb = self.embeddings.additional_position_embeddings[idx](additional_position_ids)
      if self.config.additional_embedding_dim != self.config.hidden_size:
          add_emb = self.embeddings.additional_embedding_projections[idx](add_emb + add_pos_emb)
      else:
          add_emb = add_emb + add_pos_emb
      embeddings = embeddings + add_emb
  

4. 权重初始化逻辑 #

• 在BartPreTrainedModel的_init_weights方法中，添加对额外嵌入层、位置嵌入层及投影层的初始化，对齐BART原有初始化规则：

  # 对额外嵌入层初始化
  for emb_layer in self.embeddings.additional_embeddings:
      self._init_weights(emb_layer)
  # 对额外位置嵌入层初始化
  for pos_emb_layer in self.embeddings.additional_position_embeddings:
      self._init_weights(pos_emb_layer)
  # 对投影层初始化（若有）
  for proj_layer in self.embeddings.additional_embedding_projections:
      self._init_weights(proj_layer)
  

5. 预训练权重加载逻辑（可选但重要） #

• 若需加载原有BART预训练权重，需手动处理权重字典，移除额外嵌入相关的键（预训练权重中无对应参数），避免加载报错：

  state_dict = torch.load(pretrained_model_path)
  # 删除额外嵌入相关的权重键
  for key in list(state_dict.keys()):
      if any(kw in key for kw in ["additional_embeddings", "additional_position_embeddings", "additional_embedding_projections"]):
          del state_dict[key]
  

6. 输入扩展（若额外嵌入需独立输入） #

• 如果额外嵌入需要基于独立的token序列生成，需修改BartEncoder的forward方法参数，接收additional_input_ids（列表或张量），并对应计算每个额外嵌入的词嵌入。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Animesh Kumar Paul