Transformers 如何保存并加载模型

由于自己经常忘记如何保存Transformers中的模型，故在此纪录一下官方提供的例子。

output_model_file = "./models/my_own_model_file.bin"
output_config_file = "./models/my_own_config_file.bin"
output_vocab_file = "./models/my_own_vocab_file.bin"

# 步骤1：保存一个经过微调的模型、配置和词汇表

#如果我们有一个分布式模型，只保存封装的模型
#它包装在PyTorch DistributedDataParallel或DataParallel中
model_to_save = model.module if hasattr(model, 'module') else model

torch.save(model_to_save.state_dict(), output_model_file)
model_to_save.config.to_json_file(output_config_file)
tokenizer.save_vocabulary(output_vocab_file)

# 步骤2: 重新加载保存的模型

# 我们没有使用预定义权重名称、配置名称进行保存，无法使用`from_pretrained`进行加载。
# 下面是在这种情况下的操作方法：

#Bert模型示例
config = BertConfig.from_json_file(output_config_file)
model = BertForQuestionAnswering(config)
state_dict = torch.load(output_model_file)
model.load_state_dict(state_dict)
tokenizer = BertTokenizer(output_vocab_file, do_lower_case=args.do_lower_case)

#GPT模型示例
config = OpenAIGPTConfig.from_json_file(output_config_file)
model = OpenAIGPTDoubleHeadsModel(config)
state_dict = torch.load(output_model_file)
model.load_state_dict(state_dict)
tokenizer = OpenAIGPTTokenizer(output_vocab_file)