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Transformers实战02-BERT预训练模型微调_bert模型微调

作者：小惠珠哦 | 2024-07-09 09:00:09

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bert模型微调

文章目录

简介

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于 Transformer 模型的预训练语言表示方法，由Google研究团队于2018年提出。BERT 通过在大规模文本语料上进行无监督的预训练，学习了通用的语言表示，并且在各种自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。

BERT仅使用了Transformer架构的Encoder部分。BERT自2018年由谷歌发布后，在多种NLP任务中（例如QA、文本生成、情感分析等等）都实现了更好的结果。

“Word2vec与GloVe都有一个特点，就是它们是上下文无关（context-free）的词嵌入。所以它们没有解决：一个单词在不同上下文中代表不同的含义的问题。例如，对于单词bank，它在不同的上下文中，有银行、河畔这种差别非常大的含义。BERT的出现，解决了这个问题。

BERT 的主要特点包括：

  1. 双向性：BERT 使用双向 Transformer 模型来处理输入序列，从而能够同时考虑上下文的信息，而不仅仅是单向的上下文信息。这种双向性使得 BERT 能够更好地理解句子中的语义和语境。

  2. 预训练-微调框架：BERT 使用了预训练-微调的方法。首先，在大规模文本语料上进行无监督的预训练，通过 Masked Language Model（MLM）和 Next Sentence Prediction（NSP）任务学习语言表示；然后，在特定的下游任务上微调模型参数，使其适应于特定的任务，如文本分类、命名实体识别等。

  3. Transformer 模型：BERT 基于 Transformer 模型结构，其中包括多层的编码器，每个编码器由自注意力机制和前馈神经网络组成。这种结构能够有效地捕获输入序列中的长距离依赖关系，有助于提高模型在各种自然语言处理任务中的性能。

  4. 多层表示：BERT 提供了多层的语言表示，使得用户可以根据具体任务选择不同层的表示进行应用。较底层的表示通常更加接近原始输入，而较高层的表示则更加抽象，包含了更多的语义信息。

  5. 开放源代码：BERT 的源代码和预训练模型已经在 GitHub 上开放，使得研究人员和开发者可以基于 BERT 进行进一步的研究和应用开发。

BERT 通过预训练大规模文本语料上的通用语言表示，以及在各种下游任务上的微调，有效地提高了自然语言处理任务的性能，并且成为了当前领域内最具影响力的预训练模型之一。

transformer提供了不同领域中常见的机器学习模型类型：

  1. TEXT MODELS（文本模型）：用于处理和分析文本数据的模型，如自然语言处理（NLP）中的BERT、GPT等。

  2. VISION MODELS（视觉模型）：用于处理和分析图像数据的模型，如卷积神经网络（CNN）中的ResNet、VGG,Vision Transformer (ViT)等。

  3. AUDIO MODELS（音频模型）：用于处理和分析音频数据的模型，如声学模型、语音识别模型等。

  4. VIDEO MODELS（视频模型）：用于处理和分析视频数据的模型，如视频分类、目标检测、行为识别等。

  5. MULTIMODAL MODELS（多模态模型）：结合多种数据类型（如文本、图像、音频等）进行分析和预测的模型，如OpenAI的CLIP。

  6. REINFORCEMENT LEARNING MODELS（强化学习模型）：用于解决强化学习问题的模型，如Deep Q-Networks（DQN）、Actor-Critic等。

  7. TIME SERIES MODELS（时间序列模型）：用于分析和预测时间序列数据的模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

  8. GRAPH MODELS（图模型）：用于处理和分析图数据的模型，如图神经网络（GNN）、图卷积网络（GCN）等。

BERT的基本原理

BERT基于的是Transformer模型，并且仅使用Transformer模型的Encoder部分。在Transformer模型中，Encoder的输入是一串序列，输出的是对序列中每个字符的表示。同样，在BERT中，输入的是一串序列，输出的是也是对应序列中每个单词的编码。
以“He got bit by Python”为例，BERT的输入输出如下图所示：
在这里插入图片描述
其中输入为序列“He got bit by Python”，输出的是对每个单词的编码 R w o r d R_{word} Rword​。这样在经过了BERT处理后，即得到了对每个单词包含的上下文表示 R w o r d R_{word} Rword​。

分词

from transformers import AutoModel, BertTokenizer
model_name="bert-base-chinese" #bert-base-uncased
model=AutoModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
print(type(model),type(tokenizer))
sequence = ["我出生在湖南A阳,我得家在深圳.","我得儿子是廖X谦"]
#输出中包含两个键 input_ids 和 attention_mask，其中 input_ids 对应分词之后的 tokens 映射到的数字编号列表，而 attention_mask 则是用来标记哪些 tokens #是被填充的（这里“1”表示是原文，“0”表示是填充字符）。
print(tokenizer(sequence, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt",pair=True))
#将输入切分为词语、子词或者符号（例如标点符号），统称为 tokens；
print(tokenizer.tokenize(sequence[0]),len(tokenizer.tokenize(sequence[0])))
#我们通过 convert_tokens_to_ids() 将切分出的 tokens 转换为对应的 token IDs：
print(tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(sequence[0])))
#可以通过 encode() 函数将这两个步骤合并，并且 encode() 会自动添加模型需要的特殊 token，例如 BERT 分词器会分别在序列的首尾添加[CLS] 和 [SEP]
print(tokenizer.encode(sequence[0]))
#解码还原文字，可以看到encode前后加了[CLS] 和 [SEP]
print(tokenizer.decode(tokenizer.encode(sequence[1])))

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输出

<class 'transformers.models.bert.modeling_bert.BertModel'> <class 'transformers.models.bert.tokenization_bert.BertTokenizer'>
{'input_ids': tensor([[ 101, 2769, 1139, 4495, 1762, 3959, 1298, 2277, 7345,  117, 2769, 2533,
         2157, 1762, 3918, 1766,  119,  102],
        [ 101, 2769, 2533, 1036, 2094, 3221, 2445, 3813, 6472,  102,    0,    0,
            0,    0,    0,    0,    0,    0]]), 'token_type_ids': tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])}
['我', '出', '生', '在', '湖', '南', 'A', '阳', ',', '我', '得', '家', '在', '深', '圳', '.'] 16
[2769, 1139, 4495, 1762, 3959, 1298, 2277, 7345, 117, 2769, 2533, 2157, 1762, 3918, 1766, 119]
[101, 2769, 1139, 4495, 1762, 3959, 1298, 2277, 7345, 117, 2769, 2533, 2157, 1762, 3918, 1766, 119, 102]
[CLS] 我 得 儿 子 是 廖 X 谦 [SEP]

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模型输出

#这里演示最终输出隐藏状态得输出
from transformers import AutoModel,AutoTokenizer
model_name="bert-base-chinese" #bert-base-uncased
model=AutoModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
raw_inputs = [
    "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.",
    "I hate this so much!",
]
inputs = tokenizer(raw_inputs, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
print("词个数",len(tokenizer.encode(raw_inputs[0])))
"""
在BERT模型中，last_hidden_state 的形状是 [batch_size, sequence_length, hidden_size]，其中：
 batch_size 表示批量大小，即输入的样本数量。在你的例子中，batch_size 是 2，表示你有两个句子。
 sequence_length 表示序列长度，即输入文本中词元的数量。在你的例子中，sequence_length 是 19，表示每个句子包含 19 个词元,我爱中国，我就是一个词元，爱也是一个词元。
 hidden_size 表示隐藏状态的维度，通常是模型的隐藏层的大小。在BERT-base模型中，hidden_size 是 768，表示每个词元的隐藏状态是一个包含 768 个值的向量。
"""
print(outputs.last_hidden_state.shape)

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输出：torch.Size([2, 19, 768])

BERT预训练的方法

BERT的预训练语料库使用的是Toronto BookCorpus和Wikipedia数据集。在准备训练数据时，首先从语料库中采样2条句子，例如Sentence-A与Sentence-B。这里需要注意的是：2条句子的单词之和不能超过512个。对于采集的这些句子，50%为两个句子是相邻句子，另50%为两个句子毫无关系。

假设采集了以下2条句子：

Beijing is a beautiful city
I love Beijing

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对这2条句子先做分词：

Tokens = [ [CLS], Beijing, is, a, beautiful, city, [SEP], I, love, Beijing, [SEP] ]

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然后，以15%的概率遮挡单词，并遵循80%-10%-10%的规则。假设遮挡的单词为city，则：

Tokens = [ [CLS], Beijing, is, a, beautiful, [MASK], [SEP], I, love, Beijing, [SEP] ]

接下来将Tokens送入到BERT中，并训练BERT预测被遮挡的单词，同时也要预测这2条句子是否为相邻（句子2是句子1的下一条句子）。也就是说，BERT是同时训练Masked Language Modeling和NSP任务。

BERT的训练参数是：1000000个step，每个batch包含256条序列（256 * 512个单词 = 128000单词/batch）。使用的是Adam，learning rate为1e-4、β1 = 0.9、β2 = 0.999。L2正则权重的衰减参数为0.01。对于learning rete，前10000个steps使用了rate warmup，之后开始线性衰减learning rate（简单地说，就是前期训练使用一个较大的learning rate，后期开始线性减少）。对所有layer使用0.1概率的dropout。使用的激活函数为gelu，而非relu。
验证使用两条句子。

checkpoint = "bert-base-chinese"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
raw_inputs = [
    "拼多多得货物真是差劲.",
    "我喜欢天猫，天猫货物都很好",
]
raw_inputs1 = [
    "拼多多买了一件掉色衣服.",
    "我在天猫买的衣服颜色还行",
]
#允许传入两个数组，相同索引会自动通过[SEP]拼接。
inputs = tokenizer(raw_inputs,raw_inputs1, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
print(tokenizer.decode(inputs.input_ids[0]))
print(tokenizer.decode(inputs.input_ids[1]))

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输出

[CLS] 拼 多 多 得 货 物 真 是 差 劲. [SEP] 拼 多 多 买 了 一 件 掉 色 衣 服. [SEP] [PAD] [PAD]
[CLS] 我 喜 欢 天 猫 ， 天 猫 货 物 都 很 好 [SEP] 我 在 天 猫 买 的 衣 服 颜 色 还 行 [SEP]

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预测的整个过程

#演示预测的整个过程。
import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
#情感分析任务
checkpoint = "bert-base-chinese"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)
print(type(model))
raw_inputs = [
    "拼多多得货物真是差劲.",
    "我喜欢天猫，天猫货物都很好",
]
inputs = tokenizer(raw_inputs, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
#将分词的词反编码出来
print(tokenizer.decode(inputs.input_ids[0]),tokenizer.decode(inputs.input_ids[1]))
#"Logits" 是指模型在分类问题中输出的未经过 softmax 或 sigmoid 函数处理的原始预测值。
print("分类输出形状:",outputs.logits.shape)
print("分类输出:",outputs.logits)
#经过softmax就是预测的结果了
predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
#预测的每一行是一个句子，第一列表示积极的概率，第二列表示不积极的概率
print("预测结果:",predictions)
#有两种分类0表示积极，1表示不积极
print("label和索引:",print(model.config.id2label))


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输出

[CLS] 拼 多 多 得 货 物 真 是 差 劲. [SEP] [PAD] [PAD] [CLS] 我 喜 欢 天 猫 ， 天 猫 货 物 都 很 好 [SEP]
分类输出形状: torch.Size([2, 2])
分类输出: tensor([[0.4789, 1.0043],
        [0.2907, 0.7432]], grad_fn=<AddmmBackward0>)
预测结果: tensor([[0.3716, 0.6284],
        [0.3888, 0.6112]], grad_fn=<SoftmaxBackward0>)
{0: 'LABEL_0', 1: 'LABEL_1'}

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BERT模型微调

加载数据集

我们以同义句判断任务为例（每次输入两个句子，判断它们是否为同义句），带大家构建我们的第一个 Transformers 模型。我们选择蚂蚁金融语义相似度数据集 AFQMC 作为语料，它提供了官方的数据划分，训练集（train.json） / 验证集（dev.json） / 测试集(test.json)分别包含 34334 / 4316 / 3861 个句子对，标签 0 表示非同义句，1 表示同义句：

{"sentence1": "还款还清了，为什么花呗账单显示还要还款", "sentence2": "花呗全额还清怎么显示没有还款", "label": "1"}

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训练集用于训练模型，验证集用于每次epoch后训练集的正确率，测试集用于验证最后生成模型的准确率。

Dataset

Pytorch 通过 Dataset 类和 DataLoader 类处理数据集和加载样本。同样地，这里我们首先继承 Dataset 类构造自定义数据集，以组织样本和标签。AFQMC 样本以 json 格式存储，因此我们使用 json 库按行读取样本，并且以行号作为索引构建数据集。

class MyDataSet(Dataset):
    def __init__(self,filePath):
        self.data={}
        current_directory = os.getcwd()
        with open(current_directory+"/dataset/"+filePath,"rt", encoding="utf-8") as f:
            for idx,line in enumerate(f):
                self.data[idx]=json.loads(line.strip())
    def __getitem__(self, item):
        return self.data[item]

    def __len__(self):
        return len(self.data)
        
train_data=MyDataSet("train.json")
dev_data=MyDataSet("dev.json")
print(dev_data[1])

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输出:

{'id': 1, 'sentence1': '网商贷怎么转变成借呗', 'sentence2': '如何将网商贷切换为借呗'}

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可以看到，我们编写的 AFQMC 类成功读取了数据集，每一个样本都以字典形式保存，分别以 sentence1、sentence2 和 label 为键存储句子对和标签。

如果数据集非常巨大，难以一次性加载到内存中，我们也可以继承 IterableDataset 类构建迭代型数据集：

class MyDataSetIter(IterableDataset):
    def __init__(self,filePath):
        self.filePath=filePath
    def __iter__(self):
        current_directory = os.getcwd()
        with open(current_directory+"/dataset/"+self.filePath,"rt", encoding="utf-8") as f:
            for _,line in enumerate(f):
                data=json.loads(line.strip())
                yield data
print(next(iter(MyDataSetIter("dev.json"))))       

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输出：

{'sentence1': '双十一花呗提额在哪', 'sentence2': '里可以提花呗额度', 'label': '0'}

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DataLoader

接下来就需要通过 DataLoader 库按批 (batch) 加载数据，并且将样本转换成模型可以接受的输入格式。对于 NLP 任务，这个环节就是将每个 batch 中的文本按照预训练模型的格式进行编码（包括 Padding、截断等操作）。

我们通过手工编写 DataLoader 的批处理函数 collate_fn 来实现。首先加载分词器，然后对每个 batch 中的所有句子对进行编码，同时把标签转换为张量格式：

#DataLoader处理数据为seq1 [SEP] seq2
from transformers import AutoTokenizer
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
checkpoint = "bert-base-chinese"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
def collote_fn(batch_samples):
    batch_sentence_1, batch_sentence_2 = [], []
    batch_label = []
    for sample in batch_samples:
        batch_sentence_1.append(sample['sentence1'])
        batch_sentence_2.append(sample['sentence2'])
        batch_label.append(int(sample['label']))
    X = tokenizer(
        batch_sentence_1,
        batch_sentence_2,
        padding=True,
        truncation=True,
        return_tensors="pt"
    )
    y = torch.tensor(batch_label)
    return X, y
train_loader=DataLoader(train_data,batch_size=4,shuffle=False,collate_fn=collote_fn)
X,y=next(iter(train_loader))
print("label的维度",y.shape)
print("s1,s2合并的维度",X.input_ids.shape)
for idx,d in enumerate(X.input_ids):
    print("第一批次4个元素中的第{}个：{},label={}".format(idx,tokenizer.decode(X.input_ids[idx]),y[idx]))

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输出

label的维度 torch.Size([4])
s1,s2合并的维度 torch.Size([4, 30])
第一批次4个元素中的第0个：[CLS] 蚂 蚁 借 呗 等 额 还 款 可 以 换 成 先 息 后 本 吗 [SEP] 借 呗 有 先 息 到 期 还 本 吗 [SEP],label=0
第一批次4个元素中的第1个：[CLS] 蚂 蚁 花 呗 说 我 违 约 一 次 [SEP] 蚂 蚁 花 呗 违 约 行 为 是 什 么 [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD],label=0
第一批次4个元素中的第2个：[CLS] 帮 我 看 一 下 本 月 花 呗 账 单 有 没 有 结 清 [SEP] 下 月 花 呗 账 单 [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD],label=0
第一批次4个元素中的第3个：[CLS] 蚂 蚁 借 呗 多 长 时 间 综 合 评 估 一 次 [SEP] 借 呗 得 评 估 多 久 [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD],label=0

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可以看到，DataLoader 按照我们设置的 batch size 每次对 4 个样本进行编码，并且通过设置 padding=True 和 truncation=True 来自动对每个 batch 中的样本进行补全和截断。这里我们选择 BERT 模型作为 checkpoint，所以每个样本都被处理成了“了“[CLS] sen1 [SEP] sen2 [SEP]”的形式。

这种只在一个 batch 内进行补全的操作被称为动态补全 (Dynamic padding)，Hugging Face 也提供了 DataCollatorWithPadding 类来进行，如果感兴趣可以自行了解。

训练模型

构建模型

常见的写法是继承 Transformers 库中的预训练模型来创建自己的模型。例如这里我们可以继承 BERT 模型（BertPreTrainedModel 类）来创建一个与上面模型结构完全相同的分类器：

#构建模型
from transformers import BertPreTrainedModel,BertModel,AutoConfig
from torch import nn
class BertForPartwiseCLs(BertPreTrainedModel):
    """
    定义模型继承自BertPreTrainedModel
    """
    def __init__(self,config):
        """
        传入config，原始镜像的config
        """
        super().__init__(config)
        #定义BertModel
        self.model=BertModel(config, add_pooling_layer=False)
        #丢弃10%
        self.dropout=nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)
        #全连接为2分类
        self.classifier=nn.Linear(768,2)
        #初始化权重参数
        self.post_init()
    def forward(self,input):
        #执行模型产生一个(批次，词元,隐藏神经元)的输出
        bert_output=self.model(**input)
        #输出的数据有多个词元，取第一个[CLS]词元，因为每个词元通过注意力机制都包含了和其他词的语义信息，所以只需要一个即可
        #这里句子的维度编程了[批次,1,768]
        vector_data=bert_output.last_hidden_state[:,0,:]
        vector_data=self.dropout(vector_data)
        logits=self.classifier(vector_data)
        return logits
checkpoint = "bert-base-chinese"
config=AutoConfig.from_pretrained(checkpoint)
model=BertForPartwiseCLs.from_pretrained(checkpoint,config=config)
print(model)
X,y=next(iter(train_loader))
print(model(X).shape)


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输出

D:\python\evn311\Lib\site-packages\huggingface_hub\file_download.py:1132: FutureWarning: `resume_download` is deprecated and will be removed in version 1.0.0. Downloads always resume when possible. If you want to force a new download, use `force_download=True`.
  warnings.warn(
Some weights of BertForPartwiseCLs were not initialized from the model checkpoint at bert-base-chinese and are newly initialized: ['bert.classifier.bias', 'bert.classifier.weight', 'bert.model.embeddings.LayerNorm.bias', 'bert.model.embeddings.LayerNorm.weight', 'bert.model.embeddings.position_embeddings.weight', 'bert.model.embeddings.token_type_embeddings.weight', 'bert.model.embeddings.word_embeddings.weight', 'bert.model.encoder.layer.0.attention.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.0.attention.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.0.attention.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.0.attention.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.0.attention.self.key.bias', 'bert.model.encoder.layer.0.attention.self.key.weight', 'bert.model.encoder.layer.0.attention.self.query.bias', 'bert.model.encoder.layer.0.attention.self.query.weight', 'bert.model.encoder.layer.0.attention.self.value.bias', 'bert.model.encoder.layer.0.attention.self.value.weight', 'bert.model.encoder.layer.0.intermediate.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.0.intermediate.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.0.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.0.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.0.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.0.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.1.attention.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.1.attention.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.1.attention.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.1.attention.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.1.attention.self.key.bias', 'bert.model.encoder.layer.1.attention.self.key.weight', 'bert.model.encoder.layer.1.attention.self.query.bias', 'bert.model.encoder.layer.1.attention.self.query.weight', 'bert.model.encoder.layer.1.attention.self.value.bias', 'bert.model.encoder.layer.1.attention.self.value.weight', 'bert.model.encoder.layer.1.intermediate.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.1.intermediate.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.1.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.1.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.1.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.1.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.10.attention.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.10.attention.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.10.attention.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.10.attention.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.10.attention.self.key.bias', 'bert.model.encoder.layer.10.attention.self.key.weight', 'bert.model.encoder.layer.10.attention.self.query.bias', 'bert.model.encoder.layer.10.attention.self.query.weight', 'bert.model.encoder.layer.10.attention.self.value.bias', 'bert.model.encoder.layer.10.attention.self.value.weight', 'bert.model.encoder.layer.10.intermediate.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.10.intermediate.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.10.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.10.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.10.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.10.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.11.attention.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.11.attention.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.11.attention.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.11.attention.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.11.attention.self.key.bias', 'bert.model.encoder.layer.11.attention.self.key.weight', 'bert.model.encoder.layer.11.attention.self.query.bias', 'bert.model.encoder.layer.11.attention.self.query.weight', 'bert.model.encoder.layer.11.attention.self.value.bias', 'bert.model.encoder.layer.11.attention.self.value.weight', 'bert.model.encoder.layer.11.intermediate.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.11.intermediate.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.11.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.11.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.11.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.11.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.2.attention.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.2.attention.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.2.attention.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.2.attention.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.2.attention.self.key.bias', 'bert.model.encoder.layer.2.attention.self.key.weight', 'bert.model.encoder.layer.2.attention.self.query.bias', 'bert.model.encoder.layer.2.attention.self.query.weight', 'bert.model.encoder.layer.2.attention.self.value.bias', 'bert.model.encoder.layer.2.attention.self.value.weight', 'bert.model.encoder.layer.2.intermediate.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.2.intermediate.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.2.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.2.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.2.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.2.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.3.attention.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.3.attention.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.3.attention.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.3.attention.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.3.attention.self.key.bias', 'bert.model.encoder.layer.3.attention.self.key.weight', 'bert.model.encoder.layer.3.attention.self.query.bias', 'bert.model.encoder.layer.3.attention.self.query.weight', 'bert.model.encoder.layer.3.attention.self.value.bias', 'bert.model.encoder.layer.3.attention.self.value.weight', 'bert.model.encoder.layer.3.intermediate.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.3.intermediate.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.3.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.3.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.3.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.3.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.4.attention.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.4.attention.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.4.attention.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.4.attention.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.4.attention.self.key.bias', 'bert.model.encoder.layer.4.attention.self.key.weight', 'bert.model.encoder.layer.4.attention.self.query.bias', 'bert.model.encoder.layer.4.attention.self.query.weight', 'bert.model.encoder.layer.4.attention.self.value.bias', 'bert.model.encoder.layer.4.attention.self.value.weight', 'bert.model.encoder.layer.4.intermediate.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.4.intermediate.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.4.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.4.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.4.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.4.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.5.attention.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.5.attention.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.5.attention.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.5.attention.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.5.attention.self.key.bias', 'bert.model.encoder.layer.5.attention.self.key.weight', 'bert.model.encoder.layer.5.attention.self.query.bias', 'bert.model.encoder.layer.5.attention.self.query.weight', 'bert.model.encoder.layer.5.attention.self.value.bias', 'bert.model.encoder.layer.5.attention.self.value.weight', 'bert.model.encoder.layer.5.intermediate.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.5.intermediate.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.5.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.5.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.5.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.5.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.6.attention.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.6.attention.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.6.attention.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.6.attention.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.6.attention.self.key.bias', 'bert.model.encoder.layer.6.attention.self.key.weight', 'bert.model.encoder.layer.6.attention.self.query.bias', 'bert.model.encoder.layer.6.attention.self.query.weight', 'bert.model.encoder.layer.6.attention.self.value.bias', 'bert.model.encoder.layer.6.attention.self.value.weight', 'bert.model.encoder.layer.6.intermediate.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.6.intermediate.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.6.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.6.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.6.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.6.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.7.attention.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.7.attention.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.7.attention.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.7.attention.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.7.attention.self.key.bias', 'bert.model.encoder.layer.7.attention.self.key.weight', 'bert.model.encoder.layer.7.attention.self.query.bias', 'bert.model.encoder.layer.7.attention.self.query.weight', 'bert.model.encoder.layer.7.attention.self.value.bias', 'bert.model.encoder.layer.7.attention.self.value.weight', 'bert.model.encoder.layer.7.intermediate.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.7.intermediate.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.7.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.7.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.7.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.7.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.8.attention.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.8.attention.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.8.attention.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.8.attention.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.8.attention.self.key.bias', 'bert.model.encoder.layer.8.attention.self.key.weight', 'bert.model.encoder.layer.8.attention.self.query.bias', 'bert.model.encoder.layer.8.attention.self.query.weight', 'bert.model.encoder.layer.8.attention.self.value.bias', 'bert.model.encoder.layer.8.attention.self.value.weight', 'bert.model.encoder.layer.8.intermediate.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.8.intermediate.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.8.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.8.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.8.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.8.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.9.attention.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.9.attention.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.9.attention.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.9.attention.output.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.9.attention.self.key.bias', 'bert.model.encoder.layer.9.attention.self.key.weight', 'bert.model.encoder.layer.9.attention.self.query.bias', 'bert.model.encoder.layer.9.attention.self.query.weight', 'bert.model.encoder.layer.9.attention.self.value.bias', 'bert.model.encoder.layer.9.attention.self.value.weight', 'bert.model.encoder.layer.9.intermediate.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.9.intermediate.dense.weight', 'bert.model.encoder.layer.9.output.LayerNorm.bias', 'bert.model.encoder.layer.9.output.LayerNorm.weight', 'bert.model.encoder.layer.9.output.dense.bias', 'bert.model.encoder.layer.9.output.dense.weight']
You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.

BertForPartwiseCLs(
  (model): BertModel(
    (embeddings): BertEmbeddings(
      (word_embeddings): Embedding(21128, 768, padding_idx=0)
      (position_embeddings): Embedding(512, 768)
      (token_type_embeddings): Embedding(2, 768)
      (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)
      (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
    )
    (encoder): BertEncoder(
      (layer): ModuleList(
        (0-11): 12 x BertLayer(
          (attention): BertAttention(
            (self): BertSelfAttention(
              (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
              (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
              (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
              (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
            )
            (output): BertSelfOutput(
              (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
              (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)
              (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
            )
          )
          (intermediate): BertIntermediate(
            (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True)
            (intermediate_act_fn): GELUActivation()
          )
          (output): BertOutput(
            (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True)
            (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)
            (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
          )
        )
      )
    )
  )
  (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
  (classifier): Linear(in_features=768, out_features=2, bias=True)
)
torch.Size([4, 2])


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可以看到模型输出了一个 4×2 的张量，符合我们的预期（每个样本输出 2 维的 logits 值分别表示两个类别的预测分数，batch 内共 4 个样本）。

tqdm使用

tqdm是一个Python库,用于在终端中显示进度条。它广泛应用于各种数据处理任务中,如循环、迭代器、pandas数据帧等。以下是对tqdm的简要介绍:

  • 简单易用: tqdm提供了简单直观的API,可以快速集成到代码中,只需要几行代码即可实现进度条显示。
  • 丰富的功能: tqdm不仅可以显示进度条,还可以显示预估的剩余时间、完成百分比、已处理的数据量等信息。
  • 自动检测环境: tqdm可以自动检测运行环境,在支持ANSI转义码的终端中使用动态进度条,在不支持的环境中使用静态进度条。
  • 支持各种迭代器: tqdm支持各种Python内置迭代器,如list、range、enumerate等,也支持自定义迭代器。
  • 可定制性强: tqdm提供了丰富的参数供用户自定义进度条的样式和行为,如颜色、宽度、刷新间隔等。

代码

#tqdm进度条使用
from tqdm.auto import tqdm
import time

# 创建一个迭代对象，比如一个列表
items = range(10)

# 使用tqdm来迭代这个对象，并显示进度条
for item in tqdm(items, desc='Processing'):
    # 在这里执行你的任务
    time.sleep(0.1)  # 模拟一些长时间运行的任务
# range(10) 其实就是0-9
print([i for i in range(10)])
#创建一个tqdm对象，传入得必须是range对象，range(10) 其实就是0-9
print(range(10),len(range(10)))
tdm=tqdm(range(10), desc='Processing')
for item in range(10):
     time.sleep(1)  # 模拟一些长时间运行的任务
     #更新一次,其实就是进度条加上： 1/len(range(10))
     tdm.update(1)

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效果
在这里插入图片描述

训练模型

在训练模型时，我们将每一轮 Epoch 分为训练循环和验证/测试循环。在训练循环中计算损失、优化模型的参数，在验证/测试循环中评估模型的性能，与 Pytorch 类似，Transformers 库同样实现了很多的优化器，并且相比 Pytorch 固定学习率，Transformers 库的优化器会随着训练过程逐步减小学习率（通常会产生更好的效果）。例如我们前面使用过的 AdamW 优化器
完整的训练过程，可与使用colab来进行训练。

#训练模型和验证测试
#定义损失函数
from torch.nn import CrossEntropyLoss
from transformers import get_scheduler
#定义优化函数,from torch.optim import AdamW
from transformers import AdamW
from tqdm.auto import tqdm
#定义epoch训练次数
epochs = 3
#默认学习率
learning_rate = 1e-5
# batchsize
batch_size=4
#AdamW是Adam优化器的一种变体，它在Adam的基础上进行了一些改进，旨在解决Adam优化器可能引入的权重衰减问题。
optimizer=AdamW(model.parameters(),lr=1e-5)
#定义交叉熵损失函数
loss_fn=CrossEntropyLoss()
#重新初始化数据集
train_loader=DataLoader(train_data,batch_size=batch_size,shuffle=False,collate_fn=collote_fn)
dev_loader=DataLoader(MyDataSet("dev.json"),batch_size=batch_size,shuffle=False,collate_fn=collote_fn)
#总步数=epoch*批次数(总记录数train_data/一批次多少条数据batch_size)
num_training_steps = epochs * len(train_loader)
#默认情况下，优化器会线性衰减学习率，对于上面的例子，学习率会线性地从le-5 降到0
#。为了正确地定义学习率调度器，我们需要知道总的训练步数 (step)，它等于训练轮数 (Epoch number) 乘以每一轮中的步数（也就是训练 dataloader 的大小）
lr_scheduler = get_scheduler(
    "linear",
    optimizer=optimizer,
    num_warmup_steps=0,
    num_training_steps=num_training_steps,
)
#初始化模型
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
checkpoint = "bert-base-chinese"
config=AutoConfig.from_pretrained(checkpoint)
model=BertForPartwiseCLs.from_pretrained(checkpoint,config=config).to(device)
#定义总损失
total_loss=0
#完成总batch
complete_batch_count=0
#最好的正确率
best_acc = 0.
current_directory = os.getcwd()
for step in range(epochs):
    #进入训练模式
    model.train()
    print(f"Epoch {step+1}/{epochs}\n-------------------------------")
    progress_bar=tqdm(range(len(train_loader)))
    for batch,(X,y) in enumerate(train_loader):
        X,y=X.to(device),y.to(device)
        #获取预测结果
        pred=model(X)
        #计算损失函数
        loss=loss_fn(pred,y)
        #清空梯度
        optimizer.zero_grad()
        #前向传播
        loss.backward();
        #更新模型参数
        optimizer.step();
        #学习率线性下降,必须是更新模型参数之后，函数根据设定的规则来调整学习率。这个调整需要基于当前的模型状态,包括参数、损失函数值等,所以要放在optimizer.step()之后。
        lr_scheduler.step()
        total_loss+=loss.item()
        complete_batch_count+=1
        avg_loss=total_loss/complete_batch_count
        progress_bar.set_description("loss:{}".format(avg_loss))
        progress_bar.update(1)
    #使用验证集验证模型正确性。
    #进入预测模式,当前这一次epoch训练数据的正确率
    model.eval()
    correct=0
    #加载验证集的数据
    for batch,(X,y) in enumerate(dev_loader):
        #获取预测结果
        pred=model(X)
        #因为是[[0.9,0.1],[0.3,0.4]]所以取dim=1维度上最大值的索引，概率大的索引就是预测的类别，如果和label值y相等就加起来，算个数
        correct += (pred.argmax(dim=1) == y).type(torch.float).sum().item()
    #正确/总数就是争取率
    valid_acc=correct/len(dev_loader.dataset)
    print(f"{step+1} Accuracy: {(100*valid_acc):>0.1f}%\n")
    if valid_acc > best_acc:
        best_acc = valid_acc
        print('saving new weights...\n')
        torch.save(model.state_dict(), current_directory+f'/epoch_{step+1}_valid_acc_{(100*valid_acc):0.1f}_model_weights.bin')
print("Done!")

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模型预测

最后，我们加载验证集上最优的模型权重，汇报其在测试集上的性能。由于 AFQMC 公布的测试集上并没有标签，无法评估性能，这里我们暂且用验证集代替进行演示：

current_directory = os.getcwd()
model.load_state_dict(torch.load(current_directory+'/model_weights.bin'))
model.eval()
test_loader=DataLoader(test_data,batch_size=4,shuffle=False,collate_fn=collote_fn)
X,y=next(iter(test_loader))
X, y = X.to(device), y.to(device)
pred = model(X)
print(pred.argmax(1) == y)

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文章部分文字引用：https://transformers.run/c2/2021-12-17-transformers-note-4/

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