自然语言推断：微调BERT_自然语言推断:微调bert

将下载一个预训练好的小版本的BERT，然后对其进行微调，以便在SNLI数据集上进行自然语言推断。

import json
import multiprocessing
import os
from mxnet import gluon, np, npx
from mxnet.gluon import nn
from d2l import mxnet as d2l
 
npx.set_np()

加载预训练的BERT

在下面，我们提供了两个版本的预训练的BERT：“bert.base”与原始的BERT基础模型一样大，需要大量的计算资源才能进行微调，而“bert.small”是一个小版本，以便于演示。

d2l.DATA_HUB['bert.base'] = (d2l.DATA_URL + 'bert.base.zip',
                             '7b3820b35da691042e5d34c0971ac3edbd80d3f4')
d2l.DATA_HUB['bert.small'] = (d2l.DATA_URL + 'bert.small.zip',
                              'a4e718a47137ccd1809c9107ab4f5edd317bae2c')

两个预训练好的BERT模型都包含一个定义词表的“vocab.json”文件和一个预训练参数的“pretrained.params”文件。我们实现了以下load_pretrained_model函数来加载预先训练好的BERT参数。

def load_pretrained_model(pretrained_model, num_hiddens, ffn_num_hiddens,
                          num_heads, num_layers, dropout, max_len, devices):
    data_dir = d2l.download_extract(pretrained_model)
    # 定义空词表以加载预定义词表
    vocab = d2l.Vocab()
    vocab.idx_to_token = json.load(open(os.path.join(data_dir,
         'vocab.json')))
    vocab.token_t