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1. BERT模型的输出
在BERT模型中，last_hidden_state和pooler_output是两个不同的输出。
(1) last_hidden_state:
last_hidden_state是指BERT模型中最后一个隐藏层的隐藏状态。它是一个三维张量，其形状为[batch_size, sequence_length, hidden_size]。其中，batch_size是输入序列的批量大小，sequence_length是输入序列的长度，hidden_size是BERT模型的隐藏层大小（通常为768）。
last_hidden_state保存了输入序列中每个token对应的隐藏状态，这些隐藏状态经过多层的Transformer编码器处理得到。在多数任务中，可以直接使用这个张量进行下游任务的训练或者特征提取。
(2) pooler_output:
pooler_output是指BERT模型中经过一个特殊的池化层后得到的句子级别表示。它是一个二维张量，其形状为[batch_size, hidden_size]。
pooler_output是通过对BERT模型最后一个隐藏层的第一个token（[CLS] token）的隐藏状态应用一个全连接层得到的。这个全连接层的参数在预训练过程中被学习得到。pooler_output可以看作是整个输入序列的压缩表示，通常用于句子级别的任务，如文本分类。
总的来说，last_hidden_state提供了序列中每个token的隐藏状态信息，而pooler_output提供了整个句子的语义表示。
2. last_hidden_state转换为pooler_output
在BERT模型中，last_hidden_state是最后一个隐藏层的隐藏状态，而pooler_output是通过应用一个全连接层（通常是一个线性变换加上激活函数）到last_hidden_state中的特殊token（[CLS] token）得到的。
首先从last_hidden_state中提取出每个样本的第一个token（即[CLS] token）的隐藏状态。然后，我们定义了一个线性层pooler_layer，将隐藏状态映射到与BERT模型的隐藏大小相同的空间。最后，我们应用了tanh激活函数，得到 pooler_output，这是整个句子的语义表示。这个pooler_output可以用于句子级别的任务，例如文本分类。
请确保poor_layer的权重是正确初始化的。通常情况下，应该使用预训练的BERT模型的权重来初始化它。可以在实例化poor_layer时进行这样的初始化。如果使用的是transformers库，它提供了加载预训练BERT模型并提取pooler_output的方法。要使用预训练的BERT模型的权重来初始化线性层 pooler_layer，可以从预训练的BERT模型中加载权重，并将这些权重用作 pooler_layer的初始权重。通常情况下，会使用Hugging Face的 transformers库来加载预训练的BERT模型。
以下是一个示例代码，演示如何使用transformers库来加载预训练的BERT模型，并使用其中的权重来初始化 pooler_layer：
from transformers import BertModel, BertTokenizer#加载预训练的Bert模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
extractor = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')#text是原始文本数据
x = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, max_length=256, return_tensors="pt").to(device)x = extractor(**x)#获取hidden_state
x1= x['last_hidden_state']# 定义一个线性层，将最后一个隐藏层的第一个token的隐藏状态映射到pooler_output
pooler_layer = nn.Linear(768, 768).to(device)# 使用BERT模型的权重来初始化pooler_layer的权重
with torch.no_grad():pooler_layer.weight.copy_(extractor.pooler.dense.weight)pooler_layer.bias.copy_(extractor.pooler.dense.bias)# 获取CLS token的隐藏状态（最后隐藏层的第一个token），取出每个样本的第一个token的隐藏状态
cls_token_state = x1[:, 0, :].to(device)## 应用线性层并使用激活函数
x1 = torch.tanh(pooler_layer(cls_token_state)).to(device)#直接获取pooler_output
x2=x['pooler_output'].to(device)在这个示例中，我们首先从预训练的BERT模型中加载了tokenizer和BERT模型。然后，我们创建了一个与BERT模型隐藏大小相同的线性层 pooler_layer。最后，我们使用`bert_model.pooler.dense`中的权重来初始化`pooler_layer`的权重。这样，`pooler_layer`就被正确初始化了，并可以用于将`last_hidden_state`变换为`pooler_output`。最后x1和x2的结果相同。