使用自动模型

本文通过文本分类任务演示了HuggingFace自动模型使用方法，既不需要手动计算loss，也不需要手动定义下游任务模型，通过阅读自动模型实现源码，提高NLP建模能力。

一.任务和数据集介绍
1.任务介绍
前面章节通过手动方式定义下游任务模型，HuggingFace也提供了一些常见的预定义下游任务模型，如下所示：

说明：包括预测下一个词，文本填空，问答任务，文本摘要，文本分类，命名实体识别，翻译等。

2.数据集介绍
本文使用ChnSentiCorp数据集，不清楚的可以参考中文情感分类介绍。一些样例如下所示：

二.准备数据集
1.使用编码工具

def load_encode_tool(pretrained_model_name_or_path):
    """
    加载编码工具
    """
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(Path(f'{pretrained_model_name_or_path}'))
    return tokenizer
if __name__ == '__main__':
    # 测试编码工具
    pretrained_model_name_or_path = r'L:/20230713_HuggingFaceModel/bert-base-chinese'
    tokenizer = load_encode_tool(pretrained_model_name_or_path)
    print(tokenizer)

输出结果如下所示：

BertTokenizer(name_or_path='L:\20230713_HuggingFaceModel\bert-base-chinese', vocab_size=21128, model_max_length=1000000000000000019884624838656, is_fast=False, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', 'cls_token': '[CLS]', 'mask_token': '[MASK]'}, clean_up_tokenization_spaces=True)

2.定义数据集
直接使用HuggingFace数据集对象，如下所示：

def load_dataset_from_disk():
    pretrained_model_name_or_path = r'L:\20230713_HuggingFaceModel\ChnSentiCorp'
    dataset = load_from_disk(pretrained_model_name_or_path)
    return dataset
if __name__ == '__main__':
    # 加载数据集
    dataset = load_dataset_from_disk()
    print(dataset)

输出结果如下所示：

DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['text', 'label'],
        num_rows: 9600
    })
    validation: Dataset({
        features: ['text', 'label'],
        num_rows: 1200
    })
    test: Dataset({
        features: ['text', 'label'],
        num_rows: 1200
    })
})

3.定义计算设备

# 定义计算设备
device = 'cpu'
if torch.cuda.is_available():
    device = 'cuda'
# print(device)

4.定义数据整理函数

def collate_fn(data):
    sents = [i['text'] for i in data]
    labels = [i['label'] for i in data]
    #编码
    data = tokenizer.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs=sents, # 输入文本
            truncation=True, # 是否截断
            padding=True, # 是否填充
            max_length=512, # 最大长度
            return_tensors='pt') # 返回的类型
    #转移到计算设备
    for k, v in data.items():
        data[k] = v.to(device)
    data['labels'] = torch.LongTensor(labels).to(device)
    return data

5.定义数据集加载器

# 数据集加载器
loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset['train'], batch_size=16, collate_fn=collate_fn, shuffle=True, drop_last=True)
print(len(loader))

# 查看数据样例
for i, data in enumerate(loader):
    break
for k, v in data.items():
    print(k, v.shape)

输出结果如下所示：

600
input_ids torch.Size([16, 200])
token_type_ids torch.Size([16, 200])
attention_mask torch.Size([16, 200])
labels torch.Size([16])

三.加载自动模型
使用HuggingFace的AutoModelForSequenceClassification工具类加载自动模型，来实现文本分类任务，代码如下：

# 加载预训练模型
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(Path(f'{pretrained_model_name_or_path}'), num_labels=2)
model.to(device)
print(sum(i.numel() for i in model.parameters()) / 10000)

四.训练和测试
1.训练
需要说明自动模型本身包括loss计算，因此在train()中就不再需要手工计算loss，如下所示：

def train():
    # 定义优化器
    optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-4)
    # 定义学习率调节器
    scheduler = get_scheduler(name='linear', # 调节器名称
                              num_warmup_steps=0, # 预热步数
                              num_training_steps=len(loader), # 训练步数
                              optimizer=optimizer) # 优化器
    # 将模型切换到训练模式
    model.train()
    # 按批次遍历训练集中的数据
    for i, data in enumerate(loader):
        # print(i, data)
        # 模型计算
        out = model(**data)
        # 计算1oss并使用梯度下降法优化模型参数
        out['loss'].backward() # 反向传播
        optimizer.step() # 优化器更新
        scheduler.step() # 学习率调节器更新
        optimizer.zero_grad() # 梯度清零
        model.zero_grad() # 梯度清零
        # 输出各项数据的情况，便于观察
        if i % 10 == 0:
            out_result = out['logits'].argmax(dim=1)
            accuracy = (out_result == data.labels).sum().item() / len(data.labels)
            lr = optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']
            print(i, out['loss'].item(), lr, accuracy)

其中，out数据结构如下所示：

2.测试

def test():
    # 定义测试数据集加载器
    loader_test = torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset['test'],
                                              batch_size=32,
                                              collate_fn=collate_fn,
                                              shuffle=True,
                                              drop_last=True)
    # 将下游任务模型切换到运行模式
    model.eval()
    correct = 0
    total = 0
    # 按批次遍历测试集中的数据
    for i, data in enumerate(loader_test):
        # 计算5个批次即可，不需要全部遍历
        if i == 5:
            break
        print(i)
        # 计算
        with torch.no_grad():
            out = model(**data)
        # 统计正确率
        out = out['logits'].argmax(dim=1)
        correct += (out == data.labels).sum().item()
        total += len(data.labels)
    print(correct / total)

五.深入自动模型源代码
1.加载配置文件过程
在执行AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(Path(f'{pretrained_model_name_or_path}'), num_labels=2)时，实际上调用了AutoConfig.from_pretrained()，该函数返回的config对象内容如下所示：

config对象如下所示：

BertConfig {
  "_name_or_path": "L:\\20230713_HuggingFaceModel\\bert-base-chinese",
  "architectures": [
    "BertForMaskedLM"
  ],
  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
  "classifier_dropout": null,
  "directionality": "bidi",
  "hidden_act": "gelu",
  "hidden_dropout_prob": 0.1,
  "hidden_size": 768,
  "initializer_range": 0.02,
  "intermediate_size": 3072,
  "layer_norm_eps": 1e-12,
  "max_position_embeddings": 512,
  "model_type": "bert",
  "num_attention_heads": 12,
  "num_hidden_layers": 12,
  "pad_token_id": 0,
  "pooler_fc_size": 768,
  "pooler_num_attention_heads": 12,
  "pooler_num_fc_layers": 3,
  "pooler_size_per_head": 128,
  "pooler_type": "first_token_transform",
  "position_embedding_type": "absolute",
  "transformers_version": "4.32.1",
  "type_vocab_size": 2,
  "use_cache": true,
  "vocab_size": 21128
}

(1)_name_or_path=bert-base-chinese：模型名字。
(2)attention_probs_DropOut_prob=0.1：注意力层DropOut的比例。
(3)hidden_act=gelu：隐藏层的激活函数。
(4)hidden_DropOut_prob=0.1：隐藏层DropOut的比例。
(5)hidden_size=768：隐藏层神经元的数量。
(6)layer_norm_eps=1e-12：标准化层的eps参数。
(7)max_position_embeddings=512：句子的最大长度。
(8)model_type=bert：模型类型。
(9)num_attention_heads=12：注意力层的头数量。
(10)num_hidden_layers=12：隐藏层层数。
(11)pad_token_id=0：PAD的编号。
(12)pooler_fc_size=768：池化层的神经元数量。
(13)pooler_num_attention_heads=12：池化层的注意力头数。
(14)pooler_num_fc_layers=3：池化层的全连接神经网络层数。
(15)vocab_size=21128：字典的大小。

2.初始化模型过程
BertForSequenceClassification类构造函数包括一个BERT模型和全连接神经网络，基本思路为通过BERT提取特征，通过全连接神经网络进行分类，如下所示：

def __init__(self, config):
    super().__init__(config)
    self.num_labels = config.num_labels
    self.config = config

    self.bert = BertModel(config)
    classifier_dropout = (
        config.classifier_dropout if config.classifier_dropout is not None else config.hidden_dropout_prob
    )
    self.dropout = nn.Dropout(classifier_dropout)
    self.classifier = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_labels)

    # Initialize weights and apply final processing
    self.post_init()

通过forward()函数可证明以上推测，根据问题类型为regression（MSELoss()损失函数）、single_label_classification（CrossEntropyLoss()损失函数）和multi_label_classification（BCEWithLogitsLoss()损失函数）选择损失函数。

参考文献：
[1]HuggingFace自然语言处理详解：基于BERT中文模型的任务实战
[2]https://github.com/ai408/nlp-engineering/blob/main/20230625_HuggingFace自然语言处理详解/第12章：使用自动模型.py