
fname = os.path.join(DATA_ROOT, "aclImdb_v1.tar.gz")
if not os.path.exists(os.path.join(DATA_ROOT, "aclImdb")):
    print("从压缩包解压...")
    with tarfile.open(fname, 'r') as f:
        f.extractall(DATA_ROOT)

huggingfaceBERT下载


!pip install transformers
import torch
from transformers import BertModel, BertTokenizer
# 下载bert-base不区分大小写，768维
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', cache_dir='./transformers/bert-base-uncased/')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', cache_dir='./transformers/bert-base-uncased/')

正式开始

import 相应的包


import os
import torch
from torch import nn
import torchtext.vocab as Vocab
import torch.utils.data as Data
import  torch.nn.functional as F
 
import sys
sys.path.append("..") 
import d2lzh_pytorch as d2l
 
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
 
DATA_ROOT = "../../data" # 此处根据自己的情况更改，就是有解压好的数据集的目录
print(torch.__version__, device)

导入BERT-base


from transformers import BertModel, BertTokenizer
# 这里我们调用bert-base模型，同时模型的词典经过小写处理
model_name = 'bert-base-uncased'
# 读取模型对应的tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name, cache_dir='./transformers/bert-base-uncased/')
# 载入模型
model = BertModel.from_pretrained(model_name, cache_dir='./transformers/bert-base-uncased/')


model.to(device)
model.eval()

读取数据


train_data = d2l.read_imdb('train', data_root=os.path.join(DATA_ROOT, "aclImdb"))
test_data = d2l.read_imdb('test', data_root=os.path.join(DATA_ROOT, "aclImdb"))

数据预处理

此处写了一堆for来使数据的格式和《动手学深度学习》（Pytorch版）相同，很傻的方法，轻喷


def pretreatment(original_data):
    i = 0
    for element in original_data:
        temporary = []
        original_data[i][0] = torch.tensor(tokenizer.encode(element[0], add_special_tokens=True))
        if (original_data[i][0].shape)[0] > 500:
            original_data[i][0] = original_data[i][0][:500]
            original_data[i][0][499] = 102
        elif (original_data[i][0].shape)[0] < 500:
            n = torch.zeros(500)
            n[: (original_data[i][0].shape)[0]-1] = original_data[i][0][:(original_data[i][0].shape)[0]-1]
            original_data[i][0] = n
            original_data[i][0][499] = 102
        temporary.append(element[1])
        original_data[i][1] = torch.tensor(temporary)
        i = i+1
    features =  torch.cat([original_data[i][0].unsqueeze(0).long() for i in range(len(test_data))])
    labels =  torch.cat( [original_data[i][1] for i in range(len(test_data))], 0)
    return features, labels


train_set = Data.TensorDataset(*(pretreatment(train_data)))
test_set = Data.TensorDataset(*(pretreatment(test_data)))


batch_size = 2 # batch_size根据自己的显卡情况改动
train_iter = Data.DataLoader(train_set, batch_size, shuffle=True)
test_iter = Data.DataLoader(test_set, batch_size, shuffle=True)

我的显卡是1050 4G的显存，可以承受住batch_size=2，但是刚开始的时候只用batch_size=1训练了5个epoch。

网络定义


class TextCNN(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, kernel_sizes, num_channels):
        super(TextCNN, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
        self.decoder = nn.Linear(sum(num_channels), 2)
        # 时序最大池化层没有权重，所以可以共用一个实例
        self.pool = GlobalMaxPool1d()
        self.convs = nn.ModuleList()  # 创建多个一维卷积层
        
        for c, k in zip(num_channels, kernel_sizes):
            self.convs.append(nn.Conv1d(in_channels = 2*embed_size, 
                                        out_channels = c, 
                                        kernel_size = k))
 
    def forward(self, inputs):
        outputs = model(inputs)[0] #shape（batchsize, 500, 768）
        embeddings = torch.cat((
            outputs, 
            outputs), dim=2) # (batch, seq_len, 2*embed_size)
        # 根据Conv1D要求的输入格式，将词向量维，即一维卷积层的通道维(即词向量那一维)，变换到前一维
        embeddings = embeddings.permute(0, 2, 1) # 交换维度的函数
        # 对于每个一维卷积层，在时序最大池化后会得到一个形状为(批量大小, 通道大小, 1)的
        # Tensor。使用flatten函数去掉最后一维，然后在通道维上连结
        encoding = torch.cat([self.pool(F.relu(conv(embeddings))).squeeze(-1) for conv in self.convs], dim=1)
        # 应用丢弃法后使用全连接层得到输出
        outputs = self.decoder(self.dropout(encoding))
        return outputs

这个地方有一点改动，自己的思路也不是很清晰，可能写的不对，但是可以跑


embed_size, kernel_sizes, nums_channels = 768, [3, 4, 5], [100, 100, 100]
net = TextCNN(embed_size, kernel_sizes, nums_channels)
lr, num_epochs = 0.001, 5
optimizer = torch.optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, net.parameters()), lr=lr)
loss = nn.CrossEntropyLoss()

开始训练

d2l.train(train_iter, test_iter, net, loss, optimizer, device, num_epochs)

输入文字进行测试


def predict_sentiment(net, sentence):
    """sentence是词语的列表"""
    device = list(net.parameters())[0].device
    sentence = torch.tensor(tokenizer.encode(s, add_special_tokens=True), device=device)
    label = torch.argmax(net(sentence.view((1, -1))), dim=1)
    return 'positive' if label.item() == 1 else 'negative'


print("请输入一句评价电影的英文：")
s = input() 
# 此处没有设置填充或截断到500，可以试一下
print(predict_sentiment(net, s))

结果

这个结果的超参数，除了batch_size = 1，其他的参数和上面给出的代码是一样的，在睡觉的时候训练的，对于这个时间很佛系。关于这个结果我的感觉是训练5个epoch这个模型并没有过拟合，而且train acc和test acc之间的gap是是挺小的，可以再训练几个epoch╭(╯^╰)╮。

同样的网络使用glove300明显过拟合了

transformer我的个人电脑实在是带不动啊，太慢了。

关于输入句子进行测试的结果

我都感觉自己写的代码有点离谱，这只是我的一个小练习，肯定有许多不对劲的地方，毕竟我BERT还没有学明白，继续努力。

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