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3、下载预训练模型。
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链接:bert-base-chinese at main (huggingface.co),将下图中,画红框的文件下载下来。在项目的根目录新建chinese_wwm_pytorch文件夹,将下载的文件放进去。
新建outs文件夹,将config.json、tokenizer.json、tokenizer_config.json和vocab.txt复制到outs文件夹中。
注:模型的类型在configuration_bert.py中查看。选择合适的模型很重要,比如这次是中文文本的分类。选择用bert-base-uncased只能得到86%的准确率,但是选用bert-base-chinese就可以轻松达到96%。
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对68行的代码做修改。原始代码如下:
ALL_MODELS = sum((tuple(conf.pretrained_config_archive_map.keys()) for conf in (BertConfig, XLNetConfig, XLMConfig,
RobertaConfig, DistilBertConfig)), ())
修改为:
ALL_MODELS=tuple(BERT_PRETRAINED_CONFIG_ARCHIVE_MAP)
作者想把BertConfig、XLNetConfig、XLMConfig、RobertaConfig, DistilBertConfig等都导进来。可能是版本的升级pretrained_config_archive_map这个字段做了修改,以Bert为例,这个字段改为了‘BERT_PRETRAINED_CONFIG_ARCHIVE_MAP’。本次案例只是对Bert的讲解,所以我只保留了Bert的字段。
5、修改main()方法中的参数。
data_dir:数据集的路径,改为“./cnews”。
parser.add_argument(“–data_dir”, default=‘./cnews’, type=str, required=False,
help=“The input data dir. Should contain the .tsv files (or other data files) for the task.”)
model_type:模型的类型,MODEL_CLASSES的参数,本次使用bert。
parser.add_argument(“–model_type”, default=‘bert’, type=str, required=False,
help="Model type selected in the list: " + ", ".join(MODEL_CLASSES.keys()))
model_name_or_path:预训练模型的存放路径,设置为‘chinese_wwm_pytorch’。
parser.add_argument(“–model_name_or_path”, default=‘chinese_wwm_pytorch’, type=str, required=False,
help="Path to pre-trained model or shortcut name selected in the list: " + ", ".join(
ALL_MODELS))
这个文件下面的文件详见下图:
task_name:任务名称。我写的cnews
parser.add_argument(“–task_name”, default=‘cnews’, type=str, required=False,
help="The name of the task to train selected in the list: " + ", ".join(processors.keys()))
do_train:是否训练。需要训练则设置为true。
parser.add_argument(“–do_train”, default=True,action=‘store_true’,
help=“Whether to run training.”)
do_eval:是否验证,如果设置为true,则将outs的模型一一验证。和do_train可以同时配置为true,这样训练完成后就开始验证。
parser.add_argument(“–do_eval”,default=True, action=‘store_true’,
help=“Whether to run eval on the dev set.”)
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