如何在不输入labels的情况下通过T5模型的forward()方法获取logits

完全可以做到，T5模型的forward()方法里，labels是可选参数，只有当你需要计算训练损失的时候才必须传入。如果只是想获取logits，只需要传入必要的输入（比如input_ids、attention_mask），再给decoder提供初始输入即可。

具体操作示例 #

以transformers库中的T5ForConditionalGeneration为例：

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
import torch

# 加载预训练模型和分词器
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")

# 处理输入文本
input_text = "translate English to German: Hello world"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

# 给decoder准备初始输入：用bos_token作为生成的起始标记
decoder_input_ids = tokenizer.bos_token_id * torch.ones((inputs["input_ids"].shape[0], 1), dtype=torch.long)

# 调用forward，不传入labels
outputs = model(
    input_ids=inputs["input_ids"],
    attention_mask=inputs["attention_mask"],
    decoder_input_ids=decoder_input_ids
)

# 获取logits，形状为 (batch_size, decoder_sequence_length, vocab_size)
logits = outputs.logits

补充说明 #

• 这里的logits对应decoder输入序列每个位置的下一个token预测分布。如果要生成更长的序列，可以手动循环：把上一步预测出的token作为下一个decoder输入，重复调用forward()，类似generate()的生成逻辑。
• 之前帖子里提到的“需要先生成labels”是训练场景的要求——训练时要用labels计算交叉熵损失，所以必须传入；但推理场景下完全不需要labels，只要给decoder提供初始输入就能拿到logits。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者muhleeshe