4.0 基于Hugging Face -Transformers的预训练模型微调.md

本文参考资料是Hugging Face主页Resources下的课程,节选部分内容并注释（加粗斜体），也加了Trainer和args的主要参数介绍。感兴趣的同学可以去查看原文。

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本章节主要内容包含两部分内容：

• pipeline工具演示NLP任务处理
• 构建Trainer微调模型
  

目录

• 1. 简介
  • Transformers的历史
  • Architectures和checkpoints
  • The Inference API
• 2. 用pipeline处理NLP问题
• 3. Behind the pipeline
  • tokenizer预处理
  • 选择模型
  • Model heads
  • Post-processing后处理
• 4. 构建Trainer API微调预训练模型
  • 从Hub上下载dataset
  • 数据集预处理
  • 使用 Trainer API 在 PyTorch 中进行微调
    • 训练
    • 评估函数
• 5. 补充部分
  • 为什么教程第四章都是用Trainer来微调模型？
  • TrainingArguments主要参数
  • 不同的模型加载方式
  • Dynamic padding——动态填充技术

1. 简介

本章节将使用 Hugging Face 生态系统中的库—— Transformers来进行自然语言处理工作(NLP)。

Transformers的历史

以下是 Transformer 模型（简短）历史中的一些参考点：

Transformer 架构于 2017 年 6 月推出。原始研究的重点是翻译任务。随后推出了几个有影响力的模型，包括：

• 2018 年 6 月：GPT，第一个预训练的 Transformer 模型，用于各种 NLP 任务的微调并获得最先进的结果
• 2018 年 10 月：BERT，另一个大型预训练模型，该模型旨在生成更好的句子摘要（下一章将详细介绍！）
• 2019 年 2 月：GPT-2，GPT 的改进（和更大）版本，由于道德问题未立即公开发布
• 2019 年 10 月：DistilBERT，BERT 的蒸馏版本，速度提高 60%，内存减轻 40%，但仍保留 BERT 97% 的性能
• 2019 年 10 月：BART 和 T5，两个使用与原始 Transformer 模型相同架构的大型预训练模型（第一个这样做）
• 2020 年 5 月，GPT-3，GPT-2 的更大版本，无需微调即可在各种任务上表现良好（称为零样本学习zero-shot learning）

这个列表并不全，只是为了突出一些不同类型的 Transformer 模型。大体上，它们可以分为三类：

• GPT类（只使用transformer-decoder部分，自回归 Transformer 模型）
• BERT类（只使用transformer-encoder部分，自编码 Transformer 模型）
• BART/T5 类（Transformer-encoder-decoder模型）

Architectures和checkpoints

对Transformer模型的研究中，会出现一些术语：架构Architecture和检查点checkpoint以及Model。 这些术语的含义略有不同：

Architecture：定义了模型的基本结构和基本运算

checkpoint：模型的某个训练状态，加载此checkpoint会加载此时的权重。（训练时可以选择自动保存checkpoint）

Model:这是一个总称，不像“架构”或“检查点”那样精确，它可以同时表示两者。 当需要减少歧义时，本课程将指定架构或检查点。

例如，BERT 是一种 Architectures，而 bert-base-cased（谷歌团队为 BERT 的第一个版本训练的一组权重）是一个checkpoints。 但是，可以说“the BERT model”和“the bert-base-cased model”。

checkpoint概念在大数据里面说的比较多。模型在训练时可以设置自动保存于某个时间点（比如模型训练了一轮epoch，更新了参数，将这个状态的模型保存下来，为一个checkpoint。）
所以每个checkpoint对应模型的一个状态，一组权重。大数据中检查点是一个数据库事件，存在的根本意义是减少崩溃时间。即减少因为意外情况数据库崩溃后重新恢复的时间。

The Inference API

Model Hub（模型中心）包含多语言模型的checkpoints。您可以通过单击语言标签来优化对模型的搜索，然后选择生成另一种语言文本的模型。

通过单击选择模型后，您会看到有一个小部件——Inference API（支持在线试用）。即您可以直接在此页面上使用各种模型，通过输入自定义文本就可以看到模型处理输入数据后的结果。 通过这种方式，您可以在下载模型之前快速测试模型的功能。

2. 用pipeline处理NLP问题

在本节中，我们将看看 Transformer 模型可以做什么，并使用 Transformers 库中的第一个工具：管道pipeline。

Transformers 库提供了创建和使用共享模型的功能.。Model Hub包含数千个所有人都可以下载和使用的预训练模型。 您也可以将自己的模型上传到 Hub！

Transformers 库中最基本的对象是pipeline。 它将模型与其必要的预处理和后处理步骤连接起来，使我们能够直接输入任何文本并获得可理解的答案：

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("sentiment-analysis")
classifier("I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.")

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9598047137260437}]

我们甚至可以传入几个句子！

classifier([
    "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", 
    "I hate this so much!"
])

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9598047137260437},
 {'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9994558095932007}]

默认情况下，此管道选择一个特定的预训练模型，该模型已针对英语情感分析进行了微调。 创建分类器对象时，将下载并缓存模型。 如果您重新运行该命令，则将使用缓存的模型，无需再次下载模型。

将一些文本传递到管道时涉及三个主要步骤：

1. 预处理：文本被预处理为模型可以理解的格式。
2. 输入模型：构建模型，并将预处理的输入传递给模型。
3. 后处理：模型的预测是经过后处理的，因此您可以理解它们。

目前可用的一些管道是：

• feature-extraction (获取文本的向量表示)
• fill-mask填充给定文本中的空白（完形填空）
• ner (named entity recognition)词性标注
• question-answering问答
• sentiment-analysis情感分析
• summarization摘要生成
• text-generation文本生成
• translation翻译
• zero-shot-classification零样本分类

您也可以从 Hub 中针对特定任务来选择特定模型的管道 例如，文本生成。转到 Model Hub并单击左侧的相应标签，页面将会仅显示文本生成任务支持的模型。
(除了模型要匹配任务，更进一步考虑的因素之一是：预训练模型训练时使用的数据集，要尽可能的接近你需要处理的任务所包含的数据集，两个数据集越接近越好。）

Transformers pipeline API 可以处理不同的 NLP 任务。您可以使用完整架构，也可以仅使用编码器或解码器，具体取决于您要解决的任务类型。 下表总结了这一点：

模型	例子	任务
Encoder	ALBERT, BERT, DistilBERT, ELECTRA, RoBERTa	句子分类、命名实体识别、抽取式问答
Decoder	CTRL, GPT, GPT-2, Transformer XL	文本生成
Encoder-decoder	BART, T5, Marian, mBART	摘要生成、翻译、生成式问答

以上显示的pipeline主要用于演示目的。 它们是为特定任务编程的，不能执行它们的变体。 在下一节中，您将了解管道内部的内容以及如何自定义其行为。

上面这几种管道的简单示例可以查看——Hugging Face主页课程第一篇《Transformer models》。
或单击Open in Colab以打开包含其它管道应用代码示例的 Google Colab 笔记本。
如果您想在本地运行示例，我们建议您查看设置。

3. Behind the pipeline

本节代码:Open in Colab (PyTorch)

YouTube视频：what happend inside the pipeline function

让我们从一个完整的例子开始，看看当我们在第1节中执行以下代码时，幕后发生了什么：

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("sentiment-analysis")
classifier([
    "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", 
    "I hate this so much!",
])

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9598047137260437},
 {'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9994558095932007}]

正如我们在第 1 章中看到的，这个管道将三个步骤组合在一起：预处理、通过模型传递输入和后处理：

让我们快速浏览一下这些内容。

tokenizer预处理

与其他神经网络一样，Transformer 模型不能直接处理原始文本，因此我们管道的第一步是将文本输入转换为模型可以理解的数字。为此，我们使用了一个分词器tokenizer，它将负责：

• 将输入拆分为称为标记的单词、子词subword或符号symbols（如标点符号）
• 将每个标记映射到一个整数
• 添加可能对模型有用的其他输入

使用 AutoTokenizer 类及其 from_pretrained 方法，以保证所有这些预处理都以与模型预训练时完全相同的方式完成。设定模型的 checkpoint名称，它会自动获取与模型的Tokenizer关联的数据并缓存它（所以它只在你第一次运行下面的代码时下载）。

由于情感分析管道的默认检查点是 distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english，我们可以运行以下命令得到我们需要的tokenizer：

from transformers import AutoTokenizer

checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)

raw_inputs = [
    "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", 
    "I hate this so much!",
]
inputs = tokenizer(raw_inputs, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
#return_tensors="pt"表示返回Pytorch张量。文本转换为数字之后必须再转换成张量tensors才能输入模型。
#padding=True表示填充输入序列到最大长度，truncation=True表示过长序列被截断

print(inputs)

以下是 PyTorch 张量的结果：

{
    'input_ids': tensor([
        [  101,  1045,  1005,  2310,  2042,  3403,  2005,  1037, 17662, 12172, 2607,  2026,  2878,  2166,  1012,   102],
        [  101,  1045,  5223,  2023,  2061,  2172,   999,   102,     0,     0,     0,     0,     0,     0,     0,     0]
    ]), 
    'attention_mask': tensor([
        [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
    ])
}

选择模型

我们可以像使用分词器一样下载我们的预训练模型。 Transformers 提供了一个 AutoModel 类，它也有一个 from_pretrained 方法：

from transformers import AutoModel

checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
model = AutoModel.from_pretrained(checkpoint)

AutoModel 类及其所有相关类实际上是库中各种可用模型的简单包装器。 它可以自动为您的checkpoint猜测合适的模型架构，然后使用该架构实例化模型。（即AutoModel 类可以从checkpoint实例化任何模型，而且这是一种更好的实例化模型方法。构建模型还有另一种方法，放在文末。）

在此代码片段中，我们下载了之前在管道中使用的相同checkpoint（它实际上应该已经被缓存）并用它实例化了一个模型。但是这个架构只包含基本的 Transformer 模块：给定一些输入，它输出我们称之为隐藏状态hidden states的东西。虽然这些隐藏状态本身就很有用，但它们通常是模型另一部分（model head）的输入。

Model heads

我们可以使用相同的模型体系结构执行不同的任务，但是每个任务都有与之关联的不同的Model heads。

Model heads:将隐藏状态的高维向量（也就是logits向量）作为输入，并将它们投影到不同的维度上。 它们通常由一个或几个线性层组成：

在此图中，模型由其embeddings layer和后续层表示。输入数据经过embeddings layer输出logits向量以产生句子的最终表示。

Transformers 中有许多不同的架构可用，每一种架构都围绕着处理特定任务而设计。 下面列举了部分Model heads：

• Model (retrieve the hidden states)
• ForCausalLM
• ForMaskedLM
• ForMultipleChoice
• ForQuestionAnswering
• ForSequenceClassification
• ForTokenClassification
• and others

以情感分类为例，我们需要一个带有序列分类的Model head（能够将句子分类为正面或负面）。 因此，我们实际上不会使用 AutoModel 类，而是使用 AutoModelForSequenceClassification：

（也就是说前面写的model = AutoModel.from_pretrained(checkpoint)并不能得到情感分类任务的结果，因为没有加载Model head）

from transformers import AutoModelForSequenceClassification

checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)
outputs = model(**inputs)

model head将我们之前看到的高维向量作为输入，并输出包含两个值（每个标签一个）的向量：

print(outputs.logits.shape)

torch.Size([2, 2])

由于我们只有两个句子和两个标签，因此我们从模型中得到的结果是 2 x 2 的形状。

Post-processing后处理

我们从模型中获得的作为输出的值本身并不一定有意义。 让我们来看看：

print(outputs.logits)

tensor([[-1.5607,  1.6123],
        [ 4.1692, -3.3464]], grad_fn=<AddmmBackward>)

我们的模型预测了第一个句子结果 [-1.5607, 1.6123] 和第二个句子的结果 [4.1692, -3.3464]。 这些不是概率，而是 logits，即模型最后一层输出的原始非标准化分数。 要转换为概率，它们需要经过一个 SoftMax 层。所有 Transformers 模型都输出 logits，这是因为训练的损失函数一般会将最后一个激活函数（比如SoftMax）和实际的交叉熵损失函数相融合。

（补充：在Pytorch里面，交叉熵损失CEloss不是数学上的交叉熵损失（NLLLoss）。Pytorch的CrossEntropyLoss就是把Softmax–Log–NLLLoss合并成一步。详细内容可以参考知乎文章《如何理解NLLLoss?》）

import torch

predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
print(predictions)

tensor([[4.0195e-02, 9.5980e-01],
        [9.9946e-01, 5.4418e-04]], grad_fn=<SoftmaxBackward>)

这次输出是可识别的概率分数。

要获得每个位置对应的标签，我们可以检查模型配置的 id2label 属性：

model.config.id2label

{0: 'NEGATIVE', 1: 'POSITIVE'}

现在我们可以得出结论，该模型预测了以下内容：

第一句：NEGATIVE：0.0402，POSITIVE：0.9598

第二句：NEGATIVE：0.9995，POSITIVE：0.0005

4. 构建Trainer API微调预训练模型

本节代码：Open in Colab（PyTorch），建议点此进行测试。colab上加载数据集非常快，设置GPU后训练也比较快。
打开后选择左上方“修改”选项卡，点击笔记本设置-硬件加速器None改成GPU就行。

在第3节中，我们探讨了如何使用分词器和预训练模型进行预测。 但是，如果您想为自己的数据集微调预训练模型怎么办？ 这就是本章的主题！ 你将学习：

• 如何从Model Hub 准备大型数据集
• 如何使用high-level Trainer API来微调模型
• 如何使用自定义训练循环a custom training loop
• 如何利用 Accelerate 库在任何分布式设置上轻松运行该custom training loop

从Hub上下载dataset

Youtube 视频：Hugging Face Datasets Overview（pytorch）

Hub 不仅包含模型；还含有多个datasets，这些datasets有很多不同的语言。我们建议您在完成本节后尝试加载和处理新数据集（参考文档）。

MRPC 数据集是构成 GLUE 基准的 10 个数据集之一。而GLUE 基准是一种学术基准，用于衡量 ML 模型在 10 个不同文本分类任务中的性能。

Datasets库提供了一个非常简单的命令来下载和缓存Hub上的dataset。 我们可以像这样下载 MRPC 数据集：

from datasets import load_dataset

raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc")
raw_datasets

DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['sentence1', 'sentence2', 'label', 'idx'],
        num_rows: 3668
    })
    validation: Dataset({
        features: ['sentence1', 'sentence2', 'label', 'idx'],
        num_rows: 408
    })
    test: Dataset({
        features: ['sentence1', 'sentence2', 'label', 'idx'],
        num_rows: 1725
    })
})

这样就得到一个DatasetDict对象，包含训练集、验证集和测试集，训练集中有3,668 个句子对，验证集中有408对，测试集中有1,725 对。每个句子对包含四列数据：‘sentence1’, ‘sentence2’, 'label’和 ‘idx’。

load_dataset 方法, 可以从不同的地方构建数据集

• from the HuggingFace Hub,
• from local files, 如CSV/JSON/text/pandas files
• from in-memory data like python dict or a pandas dataframe.

例如： datasets = load_dataset(“text”, data_files={“train”: path_to_train.txt, “validation”: path_to_validation.txt} 具体可以参考文档

load_dataset命令下载并缓存数据集，默认在 ~/.cache/huggingface/dataset 中。您可以通过设置 HF_HOME 环境变量来自定义缓存文件夹。

和字典一样，raw_datasets 可以通过索引访问其中的句子对：

raw_train_dataset = raw_datasets["train"]
raw_train_dataset[0]

{'idx': 0,
 'label': 1,
 'sentence1': 'Amrozi accused his brother , whom he called " the witness " , of deliberately distorting his evidence .',
 'sentence2': 'Referring to him as only " the witness " , Amrozi accused his brother of deliberately distorting his evidence .'}

import pandas as pd
validation=pd.DataFrame(raw_datasets['validation'])
validation

可见标签已经是整数，不需要再做任何预处理。通过raw_train_dataset的features属性可以知道每一列的类型：

raw_train_dataset.features

{'sentence1': Value(dtype='string', id=None),
 'sentence2': Value(dtype='string', id=None),
 'label': ClassLabel(num_classes=2, names=['not_equivalent', 'equivalent'], names_file=None, id=None),
 'idx': Value(dtype='int32', id=None)}

label是 ClassLabel 类型，label=1表示这对句子互为paraphrases，label=0表示句子对意思不一致。

数据集预处理

YouTube视频《Preprocessing sentence pairs》

通过tokenizer可以将文本转换为模型能理解的数字。

from transformers import AutoTokenizer

checkpoint = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)

让我们看一个示例：

inputs = tokenizer("This is the first sentence.", "This is the second one.")
inputs

{ 'input_ids': [101, 2023, 2003, 1996, 2034, 6251, 1012, 102, 2023, 2003, 1996, 2117, 2028, 1012, 102],
  'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
  'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}

所以将句子对列表传给tokenizer，就可以对整个数据集进行分词处理。因此，预处理训练数据集的一种方法是：

tokenized_dataset = tokenizer(
    raw_datasets["train"]["sentence1"],
    raw_datasets["train"]["sentence2"],
    padding=True,
    truncation=True,
)

这种处理方法是ok的，但缺点是处理之后tokenized_dataset不再是一个dataset格式，而是返回字典（带有我们的键:input_ids、attention_mask 和 token_type_ids，对应的键值对的值）。 而且一旦我们的dataset过大，无法放在内存中，那么这样子的做法会导致 Out of Memory 的异常。（ Datasets 库中的数据集是存储在磁盘上的 Apache Arrow 文件，因此请求加载的样本都保存在内存中）。

为了使我们的数据保持dataset的格式，我们将使用更灵活的Dataset.map 方法。此方法可以完成更多的预处理而不仅仅是 tokenization。 map 方法是对数据集中的每个元素应用同一个函数，所以让我们定义一个函数来对输入进行tokenize预处理：

def tokenize_function(example):
    return tokenizer(example["sentence1"], example["sentence2"], truncation=True)

这个函数接受的是一个字典（就像我们dataset的items），返回的也是一个字典（有三个键：input_ids、attention_mask 和 token_type_ids ）。

在tokenization函数中省略了padding 参数，这是因为padding到该批次中的最大长度时的效率，会高于所有序列都padding到整个数据集的最大序列长度。 当输入序列长度很不一致时，这可以节省大量时间和处理能力！

以下是对整个数据集应用tokenization方法。 我们在 map 调用中使用了 batched=True，因此该函数一次应用于数据集的整个batch元素，而不是分别应用于每个元素。 这样预处理速度会更快（因为 Tokenizers 库中的Tokenizer用 Rust 编写，一次处理很多输入时这个分词器可以非常快）。

tokenized_datasets = raw_datasets.map(tokenize_function, batched=True)
tokenized_datasets

Datasets库应用这种处理的方式是向数据集添加新字段，如下所示：

DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['attention_mask', 'idx', 'input_ids', 'label', 'sentence1', 'sentence2', 'token_type_ids'],
        num_rows: 3668
    })
    validation: Dataset({
        features: ['attention_mask', 'idx', 'input_ids', 'label', 'sentence1', 'sentence2', 'token_type_ids'],
        num_rows: 408
    })
    test: Dataset({
        features: ['attention_mask', 'idx', 'input_ids', 'label', 'sentence1', 'sentence2', 'token_type_ids'],
        num_rows: 1725
    })
})

如果您没有使用由该库支持的fast tokenizer，Dataset.map函数进行预处理时可以设定num_proc 参数来进行多线程处理，加快预处理速度。

最后，当我们将输入序列进行批处理时，要将所有输入序列填充到本批次最长序列的长度——我们称之为动态填充技术dynamic padding(动态填充：即将每个批次的输入序列填充到一样的长度。具体内容放在最后）。

使用 Trainer API 在 PyTorch 中进行微调

由于 PyTorch 不提供封装好的训练循环， Transformers 库写了了一个transformers.Trainer API，它是一个简单但功能完整的 PyTorch 训练和评估循环，针对 Transformers 进行了优化，有很多的训练选项和内置功能，同时也支持多GPU/TPU分布式训练和混合精度。即Trainer API是一个封装好的训练器（Transformers库内置的小框架，如果是Tensorflow，则是TFTrainer）。

但是Trainer一开始是不存在的（早期版本并没有），而由于启动训练需要特别多的参数，各个nlp任务又有很多通用的参数，这些就被抽象出来了Trainer。更具体的理解，可以看看多多写的最原始版本的Trainer代码 。Trainer就是把训练开始之前需要的参数合并了起来。

数据预处理完成后，只需要几个简单的步骤来定义Trainer的参数，就可以进行模型的基本训练循环了（否则的话，要自己从头加载和预处理数据，设置各种参数，一步步编写训练循环。自定义训练循环的内容在本节最后）。

Trainer最困难的部分可能是准备运行 Trainer.train 的环境，因为它在 CPU 上运行速度非常慢。（ 如果您没有设置 GPU，则可以在 Google Colab 上访问免费的 GPU 或 TPU）

trainer主要参数包括：

• Model：用于训练、评估或用于预测的模型
• args (TrainingArguments）：训练调整的参数。如果未提供，将默认为 TrainingArguments 的基本实例
• data_collator（DataCollator，可选）– 用于批处理train_dataset 或 eval_dataset 的的函数
• train_dataset：训练集
• eval_dataset：验证集
• compute_metrics：用于计算评估指标的函数。必须传入EvalPrediction 并将返回一个字典，键值对是metric和其value。
• callbacks （回调函数，可选）：用于自定义训练循环的回调列表（List of TrainerCallback）
• optimizers：一个包含优化器和学习率调整器的元组，默认优化器是AdamW，默认的学习率是线性的学习率，从5e-5 到 0

除了以上主要参数还有一些参数和属性（得有几十个吧，可以慢慢看。完整的Trainer文档可以参考这里）

下面的代码示例假定您已经执行了上一节中的示例：

from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorWithPadding

raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc")#MRPC判断两个句子是否互为paraphrases
checkpoint = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)

def tokenize_function(example):
    return tokenizer(example["sentence1"], example["sentence2"], truncation=True)

tokenized_datasets = raw_datasets.map(tokenize_function, batched=True)
data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer)#动态填充，即将每个批次的输入序列填充到一样的长度

训练

Trainer 第一个参数是TrainingArguments类，是一个与训练循环本身相关的参数的子集，包含 Trainer中用于训练和评估的所有超参数。 唯一一个必须提供的参数是：保存model或者说是checkpoint的目录，其它参数可以选取默认值（比如默认训练3个epoch等）（TrainingArguments也有几十个参数，，常见参数写在文末，完整文档包含在上面说的Trainer文档里）

from transformers import TrainingArguments

training_args = TrainingArguments("test-trainer")

第二步：定义模型
和上一节一样，我们将使用 AutoModelForSequenceClassification 类，带有两个标签：
（其实就是根据自己的任务选择任务头task head，以便进行微调）

from transformers import AutoModelForSequenceClassification

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)#标签数为2也就是二分类

在实例化此预训练模型后会报一个warning。 这是因为 BERT 没有在句子对分类方面进行过预训练，所以预训练模型的head已经被丢弃，而是添加了一个适合序列分类的new head。 警告表明一些权重没有使用（对应于丢弃的预训练head部分），而其他一些权重被随机初始化（new head部分）， 最后鼓励您训练模型。

有了模型之后，就可以定义一个训练器Trainer，将迄今为止构建的所有对象传递给它进行模型精调。这些对象包括：model、training_args、训练和验证数据集、data_collator 和tokenizer。（这都是Trainer的参数）：

from transformers import Trainer

trainer = Trainer(
    model,
    training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],
    data_collator=data_collator,
    tokenizer=tokenizer,
)

像上面这样传递tokenizer时，参数data_collator 是之前定义的动态填充DataCollatorWithPadding，所以此调用中的 data_collator=data_collator行可以跳过。（但是像之前一样写出这一步很重要It was still important to show you this part of the processing in section 2!）

要在我们的数据集上微调模型，我们只需要调用 Trainer 的 train方法：

trainer.train()

开始微调（在colab上用 GPU 6分钟左右），训练完毕显示：

The following columns in the training set  don't have a corresponding argument in `BertForSequenceClassification.forward` and have been ignored: sentence1, sentence2, idx.
***** Running training *****
  Num examples = 3668
  Num Epochs = 3
  Instantaneous batch size per device = 8
  Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 8
  Gradient Accumulation steps = 1
  Total optimization steps = 1377
  
Step   Training Loss
500    0.544700
1000   0.326500

TrainOutput(global_step=1377, training_loss=0.3773723704795865, metrics={'train_runtime': 379.1704, 'train_samples_per_second': 29.021, 'train_steps_per_second': 3.632, 'total_flos': 405470580750720.0, 'train_loss': 0.3773723704795865, 'epoch': 3.0})
#运行中只显示500 steps和1000 steps的结果，最终是1377 steps，最终loss是0.377

我们可以先看看验证集预处理后的结构：

tokenized_datasets["validation"]

Dataset({
    features: ['attention_mask', 'idx', 'input_ids', 'label', 'sentence1', 'sentence2', 'token_type_ids'],
    num_rows: 408
})

我们可以使用 Trainer.predict 命令获得模型的预测结果：

predictions = trainer.predict(tokenized_datasets["validation"])
print(predictions.predictions.shape, predictions.label_ids.shape)

(408, 2) (408,)

predict 方法输出一个具有三个字段的元组。

• predictions： 预测值，形状为:[batch_size, num_labels], 是logits 而不是经过softmax之后的结果
• label_ids：真实的的label id
• metrics：评价指标，默认是training loss，以及一些time metrics （预测所需的总时间和平均时间）。但是一旦我们传入了 compute_metrics 函数给 Trainer，那么该函数的返回值也会一并输出

metrics={'test_loss': 0.6269022822380066, 'test_runtime': 4.0653, 'test_samples_per_second': 100.362, 'test_steps_per_second': 12.545})

predictions是一个二维数组，形状为 408 x 2（验证集408组数据，两个标签）。 要预测结果与标签进行比较，我们需要在predictions第二个轴上取最大值的索引：

import numpy as np
preds = np.argmax(predictions.predictions, axis=-1)

同时，从上面训练过程可以看到：模型每 500 steps报告一次训练损失。 但是，它不会告诉您模型的表现如何。 这是因为：

1. 没有设置evaluation_strategy 参数，告诉模型多少个“steps”（eval_steps）或“epoch”来评估一次损失。
2. Trainer的compute_metrics 可以计算训练时具体的评估指标的值（比如acc、F1分数等等）。不设置compute_metrics 就只显示training loss，这不是一个直观的数字。

而如果我们将compute_metrics 函数写好并将其传递给Trainer后，metrics字段也将包含compute_metrics 返回的metrics值。

评估函数

现在看看如何构造compute_metrics 函数。这个函数：

• 必须传入 EvalPrediction 参数。 EvalPrediction是一个具有 predictions字段和 label_ids 字段的元组。
• 返回一个字典，键值对是key：metric 名字（string类型），value：metric 值（float类型）。

也就是教程4.1说的：直接调用metric的compute方法，传入labels和predictions即可得到metric的值。也只有这样做才能在训练时得到acc、F1等结果（具体指标根据不同任务来定）

为了构建我们的 compute_metric 函数，我们将依赖 Datasets 库中的metric。 通过 load_metric 函数，我们可以像加载数据集一样轻松加载与 MRPC 数据集关联的metric。The object returned has a compute method we can use to do the metric calculation:

from datasets import load_metric

metric = load_metric("glue", "mrpc")
metric.compute(predictions=preds, references=predictions.label_ids)

{'accuracy': 0.8578431372549019, 'f1': 0.8996539792387542}#模型在验证集上的准确率为 85.78%，F1 分数为 89.97

每次训练时model head的随机初始化可能会改变最终的metric值，所以这里的最终结果可能和你跑出的不一样。 acc和F1 是用于评估 GLUE 基准的 MRPC 数据集结果的两个指标。 BERT 论文中的表格报告了基本模型的 F1 分数为 88.9。 那是un-cased模型，而我们目前使用的是cased模型，这说明了更好的结果。(cased就是指区分英文的大小写）

将以上内容整合到一起，得到 compute_metrics 函数：

def compute_metrics(eval_preds):
    metric = load_metric("glue", "mrpc")
    logits, labels = eval_preds
    predictions = np.argmax(logits, axis=-1)
    return metric.compute(predictions=predictions, references=labels)

再设定每个epoch查看一次验证评估。所以下面就是我们设定compute_metrics参数之后的Trainer：

training_args = TrainingArguments("test-trainer", evaluation_strategy="epoch")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)

trainer = Trainer(
    model,
    training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],
    data_collator=data_collator,
    tokenizer=tokenizer,
    compute_metrics=compute_metrics
)

请注意，我们创建了一个新的 TrainingArguments，其evaluation_strategy 设置为“epoch”和一个新模型——否则，我们只会继续训练我们已经训练过的模型。 要启动新的训练运行，我们执行：

trainer.train()

最终训练了6分33秒，比上一次稍微长了一点点。最后运行结果为：

The following columns in the training set  don't have a corresponding argument in `BertForSequenceClassification.forward` and have been ignored: sentence1, sentence2, idx.
***** Running training *****
  Num examples = 3668
  Num Epochs = 3
  Instantaneous batch size per device = 8
  Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 8
  Gradient Accumulation steps = 1
  Total optimization steps = 1377
  
Epoch	Training Loss	Validation Loss	 Accuracy	   F1
1	       No log	      0.557327	     0.806373	0.872375
2	      0.552700	      0.458040	     0.862745	0.903448
3	      0.333900	      0.560826	     0.867647	0.907850
TrainOutput(global_step=1377, training_loss=0.37862846690325436, metrics={'train_runtime': 393.5652, 'train_samples_per_second': 27.96, 'train_steps_per_second': 3.499, 'total_flos': 405470580750720.0, 'train_loss': 0.37862846690325436, 'epoch': 3.0})

这次，模型训练时会在training loss之外，还报告每个 epoch 结束时的 validation loss和metrics。 同样，由于模型的随机头部(task head)初始化，您达到的准确准确率/F1 分数可能与我们发现的略有不同，但它应该在同一范围内。

Trainer 默认支持 多GPU/TPU，也支持混合精度训练，可以在训练的配置 TrainingArguments 中，设置 fp16 = True。

使用Trainer 很方便，但是高级的封装API也会有其弊端，就是无法进行很多自定义的操作。所以我们可以采用常规的 pytorch 的训练方法，自定义训练循环。还可以选择使用Accelerate库进行分布式训练（之前的例子都是使用单个GPU/CPU）。这部分内容不做要求，感兴趣的可以查看原文《A full training》，或者翻译《微调预训练模型》。

5. 补充部分

为什么教程第四章都是用Trainer来微调模型？

预训练模型有两种用法：

• 特征提取（预训练模型不做后续训练，不调整权重）
• 微调（根据下游任务简单训练几个epoch，调整预训练模型权重）

BERT论文第五部分（实验）写的，虽然BERT做NLP任务有两种方法，但是不建议不训练模型，就直接输出结果来预测。而且Hugging Face的作者也推荐大家使用Trainer来训练模型。
实际中，微调的效果也会明显好于特征提取（除非头铁，特征提取后面接一个很复杂的模型）。

至于为什么用Trainer来微调，之前也已经说了：Trainer是专门为Transformers写的一个PyTorch训练和评估循环API，使用相对简单一点。否则就要自定义训练循环。

这一小段是我的理解，不在HF主页课程中。

TrainingArguments主要参数

TrainingArguments参数有几十个，后面章节用到的主要有：

• output_dir (str) ：model predictions和检查点的保存目录。保存后的模型可以使用管道加载，在下次预测时使用，详见《使用huggingface transformers全家桶实现一条龙BERT训练和预测》
• evaluation_strategy ：有三个选项
  • “no”：训练时不做任何评估
  • “step”：每个 eval_steps 完成（并记录）评估
  • “epoch”：在每个 epoch 结束时进行评估。
• learning_rate (float, 可选) – AdamW 优化器学习率，defaults to 5e-5
• weight_decay (float, 可选，默认 0) ：如果不是0，就是应用于所有层的权重衰减，除了 AdamW 优化器中的所有偏差和 LayerNorm 权重。关于weight decay可参考知乎文章都9102年了，别再用Adam + L2 regularization了。
• save_strategy (str 或 IntervalStrategy, 可选, 默认为 “steps”) ：在训练期间采用的检查点保存策略。可能的值为：
  • “no”：训练期间不保存
  • “epoch”：在每个epoch结束时进行保存
  • “steps”：每个step保存一次。
• fp16 (bool, 可选, 默认False) –是否使用 16 位（混合）精度训练而不是 32 位训练。
• metric_for_best_model (str, 可选) ：与 load_best_model_at_end 结合使用以指定用于比较两个不同模型的metric 。必须是评估返回的metric 的名称，带或不带前缀“eval_”。
• num_train_epochs (float, 可选，默认是3) – 要训练的epoch数
• load_best_model_at_end (bool, 可选, 默认为 False) ：是否在训练结束时加载训练过程中找到的最佳模型。

不同的模型加载方式

AutoModel 类及其所有相关类实际上是库中各种可用模型的简单包装器。 它可以自动为您的checkpoint猜测合适的模型架构，然后使用该架构实例化模型。

但是，如果您知道要使用的模型类型，则可以直接使用定义其架构的类。 让我们来看看它如何与 BERT 模型配合使用。

初始化 BERT 模型需要做的第一件事是加载配置对象：

from transformers import BertConfig, BertModel

# Building the config
config = BertConfig()

# Building the model from the config
model = BertModel(config)

config配置包含了许多用于构建模型的属性：

print(config)

BertConfig {
  [...]
  "hidden_size": 768,            #hidden_states 向量的大小
  "intermediate_size": 3072,	 #FFN第一层神经元个数，即attention层传入第一层全连接会扩维4倍
  "max_position_embeddings": 512,#最大序列长度512
  "num_attention_heads": 12,
  "num_hidden_layers": 12,
  [...]
}

hidden_size ： hidden_states 向量的大小

num_hidden_layers ：Transformer 模型的层数

从默认配置创建模型会使用随机值对其进行初始化：

from transformers import BertConfig, BertModel

config = BertConfig()
model = BertModel(config)

# 模型已经随机初始化了

模型可以在这种状态下使用，但是会输出乱码； 它需要先训练。 我们可以根据手头的任务从头开始训练模型，这将需要很长时间和大量数据。

使用 from_pretrained 方法来加载一个已经训练过的 Transformer 模型：

from transformers import BertModel

model = BertModel.from_pretrained("bert-base-cased")

正如您之前看到的，我们可以用 AutoModel 类替换 BertModel，效果是一样的。后面我们会使用AutoModel类，这样做的好处是设定模型结构的部分可以不影响checkpoint。如果您的代码适用于一个checkpoint，那么也可以用于另一个checkpoint。甚至即使模型结构不同，只要checkpoint是针对类似任务训练的，也适用。

使用AutoModel类，传入不同的ckeckpoint，就可以实现不同的模型，来处理任务（只要这个模型的输出可以处理此任务）。如果选择BertModel这样的，模型结构就定死了。

在上面的代码示例中，我们没有使用 BertConfig（BertConfig是初始化的模型，没有经过任何训练），而是通过标识符"bert-base-cased"加载了一个预训练模型的checkpoint，这个checkpoint由 BERT 的作者自己训练。您可以在其model card中找到有关它的更多详细信息。

该模型现在已使用checkpoint的所有权重进行初始化。它可以直接用于对训练过的任务进行推理，也可以在新任务上进行微调。

权重已下载并缓存在缓存文件夹中（因此以后对 from_pretrained 方法的调用不会重新下载它们），该文件夹默认为 ~/.cache/huggingface/transformers。您可以通过设置 HF_HOME 环境变量来自定义缓存文件夹。

用于加载模型的标识符可以是 Model Hub 上任何模型的标识符，只要它与 BERT 架构兼容即可。 可以在此处找到 BERT 检查点的完整列表。

Dynamic padding——动态填充技术

youtube视频：《what is Dynamic padding》

在 PyTorch 中，DataLoader有一个参数——collate 函数。它负责将一批样本放在一起，默认是一个函数，所以叫整理函数。它将您的样本转换为 PyTorch 张量进行连接（如果您的元素是列表、元组或字典，则递归）。

由于我们所拥有的输入序列长度不同，所以需要对输入序列进行填充（作为模型的输入，同批次的各张量必须是同一长度）。前面说过，padding到该批次中的最大长度时的效率，会高于所有序列都padding到整个数据集的最大序列长度。
注意：如果使用TPU，则还是需要padding 到模型的 max length，因为TPU这样子效率更高。
为了在实践中做到这一点，我们必须定义一个 collate 函数，它将对批处理数据应用正确的填充数量。（对于不同的batch 数据，进行不同长度的padding。） Transformers 库通过 DataCollatorWithPadding 为我们提供了这样的功能。当您实例化它时，它需要一个tokenizer（以了解要使用哪个填充token，以及模型希望填充在输入的左侧还是右侧），并且会执行您需要的所有操作：

from transformers import DataCollatorWithPadding

data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer)

为了测试，我们从训练集中选取我们想要一起批处理的样本。这里需要删除 idx、sentence1 和 sentence2 列，因为不需要这些列并且它们包含字符串（不能创建张量）。查看批处理中每个输入的长度：

samples = tokenized_datasets["train"][:8]
samples = {
    k: v for k, v in samples.items() if k not in ["idx", "sentence1", "sentence2"]
}
[len(x) for x in samples["input_ids"]]

[50, 59, 47, 67, 59, 50, 62, 32]

我们得到了不同长度的序列。动态填充意味着该批次中的序列都应该填充到 67 的长度。 如果没有动态填充，所有样本都必须填充到整个数据集中的最大长度，或者模型可以接受的最大长度。 让我们仔细检查我们的 data_collator 是否正确地动态填充批处理：

batch = data_collator(samples)
{k: v.shape for k, v in batch.items()}

{'attention_mask': torch.Size([8, 67]),
 'input_ids': torch.Size([8, 67]),
 'token_type_ids': torch.Size([8, 67]),
 'labels': torch.Size([8])}

Tips：以上加粗的斜体字都是笔者的注释，是对原文部分内容的解读。本教程中如果发现问题请及时反馈，谢谢。