Bert实战：使用Bert实现文本分类。

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.”)

evaluate_during_training：是否在训练期间验证。默认没有配置。如果需要配置，则将其设置为true。

parser.add_argument(“–evaluate_during_training”, action=‘store_true’,

help=“Rul evaluation during training at each logging step.”)

do_lower_case：是否转小写。使用uncased模型时需要设置。

parser.add_argument(“–do_lower_case”,action=‘store_true’,

help=“Set this flag if you are using an uncased model.”)

per_gpu_train_batch_size和per_gpu_eval_batch_size：batch_size大小，根据显卡合理设置。

parser.add_argument(“–per_gpu_train_batch_size”, default=4, type=int,

help=“Batch size per GPU/CPU for training.”)

parser.add_argument(“–per_gpu_eval_batch_size”, default=4, type=int,

help=“Batch size per GPU/CPU for evaluation.”)

learning_rate：学习率，默认设置即可。

parser.add_argument(“–learning_rate”, default=2e-5, type=float,

help=“The initial learning rate for Adam.”)

parser.add_argument(“–weight_decay”, default=0.0, type=float,

num_train_epochs：epochs大小。

parser.add_argument(“–num_train_epochs”, default=50.0, type=float,

help=“Total number of training epochs to perform.”)

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

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