【pytorch-huggingface/transformer】 工作流程整理，未完成

0、引言

本文记录使用pytorch、huggingface/transformer 框架工作流程，内容包括：

1. 数据读取
2. 数据预处理（split shuffle）
3. 预训练模型下载和准备（预训练模型参数下载，模型对应Token及超参初始化）
4. 模型训练、验证、结果测试
5. 模型本地持久化
6. 训练过程数据可视化
7. 部署生成环境上线使用

目录

• 0、引言
• 1、数据读取
• 2、数据预处理
• 3、模型下载和准备（微调训练器）
• 4、模型训练、验证、测试（待完善）
• 5、模型本地持久化

1、数据读取

自己定义数据集Class，通常该类有这么几个功能：

1. 存X(数据或Emb)、 存y(label)
2. 根据索引取对应数据
3. 求数据集大小（求Length)

如下简例，自定义数据集， 需继承torch.utils.data.Dataset

class  XXXXDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def  __init__(self, encodings, labels):
        '''数据集构造器，创建X 和 y'''
        self.encodings = encodings
        self.labels = labels

    def __getitem__(self, idx):
        '''通过idx得到对应元素,数据集item是一个Dict，key是索引'''
        item = {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}
        item ['labels'] = torch.tensor(self.labels[idx])
        return item

    def __len__(self):
        return len(self.labels)

2、数据预处理

使用sklearn中对数据进行随机拆分、shuffle

from sklearn.model_selection import train_test_split
train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(train_texts, train_labels, test_size=.2)

3、模型下载和准备（微调训练器）

使用transformer库的模型和embedding(Tokenizer),注意NLP中同一个模型可应用于不同的下游任务中，即模型名称的后缀不同

## 下载预训练模型
from transformers import DistilBertTokenizerFast
tokenzier = DistilBertTokenizerFast.from_pretrained('distilbert-base-uncased')


##使用Trainer来训练模型
from transformers import DistilBertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained('distilbert-base-uncased')

training_args = TrainingArguments(
    output_dir = './results', 
    num_train_epochs =3 ,   # 迭代次数
    per_device_train_batch_size = 16, 
    per_device_eval_batch_size = 64, 
    warmup_steps = 500, 
    weight_decay = 0.01,
    logging_dir = './logs',
    logging_steps = 10, 
)
## 注意Trainer对象是传入训练集和验证集，个人理解在训练时可以对val_dataset进行验证测试
trainer = Trainer(  
    model = model ,
    args = training_args,
    train_dataset = train_dataset,  
    eval_dataset = val_dataset
)
## 开始微调训练器
trainer.train()

4、模型训练、验证、测试（待完善）

使用DataLoader来进行batch迭代每一步训练（验证），测试时可以一次性测试。

from torch.utils.data import DataLoader
from transformers import DistilBertForSequenceClassification, AdamW
## cpu或GPU计算
device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')

## 加载预训练模型
model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
model.to(device)
model.train()  ## 微调训练模型（而非微调训练训练器）

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)

optim = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) #定义优化器，AdamW表示待权重衰减

for epoch in range(3):
    for batch in train_loader:
        optim.zero_grad()
        input_ids = batch['input_ids'].to(device)
        attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
        labels = batch['labels'].to(device)
        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        loss = outputs[0]
        loss.backward()
        optim.step()

5、模型本地持久化

import torch
###  保存模型结构和参数
torch.save(model,'./model.pkl' )
model2 = torch.load('./model.pkl')
print(model2)

### 只保存模型参数 
torch.save(model.state_dict(), './model_params.pkl')
model_params = torch.load('./model_params.pkl')
print(model_params)