PyCharm安装torch以及pytorch-pretrained-bert简单使用

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安装torch

pytorch-pretrained-bert简单使用

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安装torch

运行Pycharm中的代码时候提示ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’。试了很多种方法都不行，然后进入官网查了下具体的安装方法，附上网址https://pytorch.org/get-started/previous-versions/。
摘取一段放在这里供大家参考。

# CUDA 10.0
pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# CUDA 9.2
pip install torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.4.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# CPU only
pip install torch==1.2.0+cpu torchvision==0.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pytorch-pretrained-bert简单使用

从下载模型权重开始

# 切换到你的anaconda　gpu 环境
# source activate 你的conda环境名称
​
# 安装加载预训练模型＆权重的包
pip install pytorch-pretrained-bert

接着就是下载模型权重文件了，pytorch-pretrained-bert官方下载地址太慢了…，推荐去kaggle下载L-12_H-768-A-12 uncase版本，下载地址在这里，里面有两个文件，都下载下来，并把模型参数权重的文件bert-base-uncased解压出来，然后放在你熟悉的硬盘下即可。

加载模型试试

from pytorch_pretrained_bert import BertModel, BertTokenizer
import numpy as np
import torch

# 加载bert的分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('E:/Projects/bert-pytorch/bert-base-uncased-vocab.txt')
# 加载bert模型，这个路径文件夹下有bert_config.json配置文件和model.bin模型权重文件
bert = BertModel.from_pretrained('E:/Projects/bert-pytorch/bert-base-uncased/')

s = "I'm not sure, this can work, lol -.-"

tokens = tokenizer.tokenize(s)
print("\\".join(tokens))
# "i\\'\\m\\not\\sure\\,\\this\\can\\work\\,\\lo\\##l\\-\\.\\-"
# 是否需要这样做？
# tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"]

ids = torch.tensor([tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)])
print(ids.shape)
# torch.Size([1, 15])

result = bert(ids, output_all_encoded_layers=True)
print(result)

没问题，那么bert返回给我们了什么呢？

result = (
    [encoder_0_output, encoder_1_output, ..., encoder_11_output], 
    pool_output
)

1. 因为我选择了参数output_all_encoded_layers=True，12层Transformer的结果全返回了，存在第一个列表中，每个encoder_output的大小为[batch_size, sequence_length, hidden_size];
2. pool_out大小为[batch_size, hidden_size]，pooler层的输出在论文中描述为：
   which is the output of a classifier pretrained on top of the hidden state associated to the first character of the input (CLS) to train on the Next-Sentence task (see BERT’s paper).
   也就是说，取了最后一层Transformer的输出结果的第一个单词[cls]的hidden states，其已经蕴含了整个input句子的信息了。
3. 如果你用不上所有encoder层的输出，output_all_encoded_layers参数设置为Fasle，那么result中的第一个元素就不是列表了，只是encoder_11_output，大小为[batch_size, sequence_length, hidden_size]的张量，可以看作bert对于这句话的表示。

用bert微调我们的模型

将bert嵌入我们的模型即可。

class CustomModel(nn.Module):
    
    def __init__(self, bert_path, n_other_features, n_hidden):
        super().__init__()
        # 加载并冻结bert模型参数
        self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_path)
        for param in self.bert.parameters():
            param.requires_grad = False
        self.output = nn.Sequential(
            nn.Dropout(0.2),
            nn.Linear(768 + n_other_features, n_hidden),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(n_hidden, 1)
        )
    def forward(self, seqs, features):
        _, pooled = self.bert(seqs, output_all_encoded_layers=False)
        concat = torch.cat([pooled, features], dim=1)
        logits = self.output(concat)
        return logits

测试:

s = "I'm not sure, this can work, lol -.-"
​
tokens = tokenizer.tokenize(s)
ids = torch.tensor([tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)])
# print(ids)
# tensor([[1045, 1005, 1049, 2025, 2469, 1010, 2023, 2064, 2147, 1010, 8840, 2140,
#         1011, 1012, 1011]])
​
model = CustomModel('你的路径/bert-base-uncased/',10, 512)
outputs = model(ids, torch.rand(1, 10))
# print(outputs)
# tensor([[0.1127]], grad_fn=)