内容介绍
这篇博客主要面向对Bert系列在Pytorch上应用感兴趣的同学，将涵盖的主要内容是：Bert系列有关的论文，Huggingface的实现，以及如何在不同下游任务中使用预训练模型。
看过这篇博客，你将了解：
- Transformers实现的介绍，不同的Tokenizer和Model如何使用。
- 如何利用HuggingFace的实现自定义你的模型，如果你想利用这个库实现自己的下游任务，而不想过多关注其实现细节的话，那么这篇文章将会成为很好的参考。
所需的知识
安装Huggface库(需要预先安装pytorch)
在阅读这篇文章之前，如果你能将以下资料读一遍，或者看一遍的话，在后续的阅读过程中将极大地减少你陷入疑惑的概率。
- 视频类内容：根据排序观看更佳
或者，你更愿意去看论文的话：
- 相关论文：根据排序阅读更佳
- arXiv:1810.04805, BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Authors: Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova
- arXiv:1901.02860, Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context, Authors: Zihang Dai, Zhilin Yang, Yiming Yang, William W. Cohen, Jaime Carbonell, Quoc V. Le and Ruslan Salakhutdinov.
- XLNet论文
- ALBERT论文
HuggingFace模型加载+下游任务使用
项目组件
一个完整的transformer模型主要包含三部分：
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Config，控制模型的名称、最终输出的样式、隐藏层宽度和深度、激活函数的类别等。将Config类导出时文件格式为 json格式，就像下面这样：
{ "attention_probs_dropout_prob": 0.1, "hidden_act": "gelu", "hidden_dropout_prob": 0.1, "hidden_size": 768, "initializer_range": 0.02, "intermediate_size": 3072, "max_position_embeddings": 512, "num_attention_heads": 12, "num_hidden_layers": 12, "type_vocab_size": 2, "vocab_size": 30522 }当然，也可以通过config.json来实例化Config类，这是一个互逆的过程。
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Tokenizer，这是一个将纯文本转换为编码的过程。注意，Tokenizer并不涉及将词转化为词向量的过程，仅仅是将纯文本分词，添加[MASK]标记、[SEP]、[CLS]标记，并转换为字典索引。Tokenizer类导出时将分为三个文件，也就是：
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vocab.txt
词典文件，每一行为一个词或词的一部分
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special_tokens_map.json 特殊标记的定义方式
{"unk_token": "[UNK]", "sep_token": "[SEP]", "pad_token": "[PAD]", "cls_token": "[CLS]", "mask_token": "[MASK]"} -
tokenizer_config.json 配置文件，主要存储特殊的配置。
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Model，也就是各种各样的模型。除了初始的Bert、GPT等基本模型，针对下游任务，还定义了诸如
BertForQuestionAnswering等下游任务模型。模型导出时将生成config.json和pytorch_model.bin参数文件。前者就是1中的配置文件，这和我们的直觉相同，即config和model应该是紧密联系在一起的两个类。后者其实和torch.save()存储得到的文件是相同的，这是因为Model都直接或者间接继承了Pytorch的Module类。从这里可以看出，HuggingFace在实现时很好地尊重了Pytorch的原生API。
导入Bert系列基本模型的方法
通过官网自动导入
官方文档中初始教程提供的方法为：
# Load pre-trained model (weights)
# model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
这个方法需要从官方的s3数据库下载模型配置、参数等信息（代码中已配置好位置）。这个方法虽然简单，但是在国内并不可用。当然你可以先尝试一下，不过会有很大的概率无法下载模型。
手动下载模型信息并导入
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在HuggingFace官方模型库上找到需要下载的模型，点击模型链接， 这个例子使用的是bert-base-uncased模型
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点击List all files in model，将其中的文件一一下载到同一目录中。例如，对于XLNet:
# List of model files config.json 782.0B pytorch_model.bin 445.4MB special_tokens_map.json 202.0B spiece.model 779.3KB tokenizer_config.json 2.0B但是这种方法有时也会不可用。如果您可以将Transformers预训练模型上传到迅雷等网盘的话，请在评论区告知，我会添加在此博客中，并为您添加博客友链。
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通过下载好的路径导入模型：
import transformers MODEL_PATH = r"D: ransformr_filesert-base-uncased/" # a.通过词典导入分词器 tokenizer = transformers.BertTokenizer.from_pretrained(r"D: ransformr_filesert-base-uncasedert-base-uncased-vocab.txt") # b. 导入配置文件 model_config = transformers.BertConfig.from_pretrained(MODEL_PATH) # 修改配置 model_config.output_hidden_states = True model_config.output_attentions = True # 通过配置和路径导入模型 model = transformers.BertModel.from_pretrained(MODEL_PATH,config = model_config)
利用分词器分词
利用分词器进行编码
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对于单句：
# encode仅返回input_ids tokenizer.encode("i like you") Out : [101, 1045, 2066, 2017, 102] -
对于多句：
# encode_plus返回所有编码信息 tokenizer.encode_plus("i like you", "but not him") Out : {'input_ids': [101, 1045, 2066, 2017, 102, 2021, 2025, 2032, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}
模型的所有分词器都是在PreTrainedTokenizer中实现的，分词的结果主要有以下内容：
{
input_ids: list[int],
token_type_ids: list[int] if return_token_type_ids is True (default)
attention_mask: list[int] if return_attention_mask is True (default)
overflowing_tokens: list[int] if a max_length is specified and return_overflowing_tokens is True
num_truncated_tokens: int if a max_length is specified and return_overflowing_tokens is True
special_tokens_mask: list[int] if add_special_tokens if set to True and return_special_tokens_mask is True
}
编码解释：
- 'input_ids'：顾名思义，是单词在词典中的编码
- 'token_type_ids'， 区分两个句子的编码
- 'attention_mask', 指定对哪些词进行self-Attention操作
- 'overflowing_tokens', 当指定最大长度时，溢出的单词
- 'num_truncated_tokens', 溢出的token数量
- 'return_special_tokens_mask'，如果添加特殊标记，则这是[0，1]的列表，其中0指定特殊添加的标记，而1指定序列标记
将分词结果输入模型，得到编码
# 添加batch维度并转化为tensor
input_ids = torch.tensor([input_ids])
token_type_ids = torch.tensor([token_type_ids])
# 将模型转化为eval模式
model.eval()
# 将模型和数据转移到cuda, 若无cuda,可更换为cpu
device = 'cuda'
tokens_tensor = input_ids.to(device)
segments_tensors = token_type_ids.to(device)
model.to(device)
# 进行编码
with torch.no_grad():
# See the models docstrings for the detail of the inputs
outputs = model(tokens_tensor, token_type_ids=segments_tensors)
# Transformers models always output tuples.
# See the models docstrings for the detail of all the outputs
# In our case, the first element is the hidden state of the last layer of the Bert model
encoded_layers = outputs
# 得到最终的编码结果encoded_layers
Bert最终输出的结果为：
sequence_output, pooled_output, (hidden_states), (attentions)
以输入序列长度为14为例
| index | 名称 | 维度 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 0 | sequence_output | torch.Size([1, 14, 768]) | 输出序列 |
| 1 | pooled_output | torch.Size([1, 768]) | 对输出序列进行pool操作的结果 |
| 2 | (hidden_states) | tuple,13*torch.Size([1, 14, 768]) | 隐藏层状态(包括Embedding层)，取决于modelconfig中output_hidden_states |
| 3 | (attentions) | tuple,12*torch.Size([1, 12, 14, 14]) | 注意力层，取决于参数中output_attentions |
Bert总结
这一节我们以Bert为例对模型整体的流程进行了了解。之后的很多模型都基于Bert，并基于Bert进行了少量的调整。其中的输出和输出参数也有很多重复的地方。
利用预训练模型在下游任务上微调
如开头所说，这篇文章重点在于"如何进行模型的调整以及输入输出的设定", 以及"Transformer的实现进行简要的提及", 所以，我们不会去介绍、涉及如何写train循环等话题，而仅仅专注于模型。也就是说，我们将止步于跑通一个模型，而不计批量数据预处理、训练、验证等过程。
同时，这里更看重如何基于Bert等初始模型在实际任务上进行微调，所以我们不会仅仅地导入已经在下游任务上训练好的模型参数，因为在这些模型上使用的方法和上一章的几乎完全相同。
这里的输入和输入以模型的预测过程为例。
问答任务 via Bert
模型的构建：
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
import torch
MODEL_PATH = r"D: ransformr_filesert-base-uncased/"
# 实例化tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(r"D: ransformr_filesert-base-uncasedert-base-uncased-vocab.txt")
# 导入bert的model_config
model_config = transformers.BertConfig.from_pretrained(MODEL_PATH)
# 首先新建bert_model
bert_model = transformers.BertModel.from_pretrained(MODEL_PATH,config = model_config)
# 最终有两个输出，初始位置和结束位置（下面有解释）
model_config.num_labels = 2
# 同样根据bert的model_config新建BertForQuestionAnswering
model = BertForQuestionAnswering(model_config)
model.bert = bert_model
一般情况下，一个基本模型对应一个Tokenizer, 所以并不存在对应于具体下游任务的Tokenizer。这里通过bert_model初始化BertForQuestionAnswering。
任务输入：问题句，答案所在的文章 "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"
任务输出：答案 "a nice puppet"
# 设定模式
model.eval()
question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"
# 获取input_ids编码
input_ids = tokenizer.encode(question, text)
# 手动进行token_type_ids编码，可用encode_plus代替
token_type_ids = [0 if i <= input_ids.index(102) else 1 for i in range(len(input_ids))]
# 得到评分,
start_scores, end_scores = model(torch.tensor([input_ids]), token_type_ids=torch.tensor([token_type_ids]))
# 进行逆编码，得到原始的token
all_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids)
#['[CLS]', 'who', 'was', 'jim', 'henson', '?', '[SEP]', 'jim', 'henson', 'was', 'a', 'nice', 'puppet', '[SEP]']
模型输入：inputids, token_type_ids
模型输出：start_scores, end_scores 形状都为torch.Size([1, 14]),其中14为序列长度，代表每个位置是开始/结束位置的概率。
将模型输出转化为任务输出：
# 对输出的答案进行解码的过程
answer = ' '.join(all_tokens[torch.argmax(start_scores) : torch.argmax(end_scores)+1])
# assert answer == "a nice puppet"
# 这里因为没有经过微调，所以效果不是很好，输出结果不佳。
print(answer)
# 'was jim henson ? [SEP] jim henson was a nice puppet [SEP]'
文本分类任务(情感分析等) via XLNet
模型的构建：
from transformers import XLNetConfig, XLNetModel, XLNetTokenizer, XLNetForSequenceClassification
import torch
# 定义路径，初始化tokenizer
XLN_PATH = r"D: ransformr_filesXLNetLMHeadModel"
tokenizer = XLNetTokenizer.from_pretrained(XLN_PATH)
# 加载配置
model_config = XLNetConfig.from_pretrained(XLN_PATH)
# 设定类别数为3
model_config.num_labels = 3
# 直接从xlnet的config新建XLNetForSequenceClassification(和上一节方法等效)
cls_model = XLNetForSequenceClassification.from_pretrained(XLN_PATH, config=model_config)
任务输入：句子 "i like you, what about you"
任务输出：句子所属的类别 class1
# 设定模式
model.eval()
token_codes = tokenizer.encode_plus("i like you, what about you")
模型输入：inputids, token_type_ids
模型输出：logits, hidden states， 其中logits形状为torch.Size([1, 3]), 其中的3对应的是类别的数量。当训练时，第一项为loss。
其他的任务，将继续更新
其他的模型和之前的两个大致是相同的，你可以自己发挥。我会继续在相关的库上进行实验，如果发现用法不一样的情况，将会添加在这里。
参考
本文章主要对HuggingFace库进行了简要介绍。具体安装等过程请参见官方github仓库。
本文主要参考于官方文档
同时，在模型的理解过程中参考了一些kaggle上的notebooks, 主要是这一篇，作者是Abhishek Thakur