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transformers 操作篇

article 2024/11/19 22:20:07

transformers 操作篇

如何利用 transformers 加载 Bert 模型？

import torch
from transformers import BertModel, BertTokenizer

# 这里我们调用bert-base模型，同时模型的词典经过小写处理
model_name = 'bert-base-uncased'

# 读取模型对应的tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) 

# 载入模型
model = BertModel.from_pretrained(model_name) 

# 输入文本
input_text = "Here is some text to encode" 

# 通过tokenizer把文本变成 token_id
input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True) 

# input_ids: [101, 2182, 2003, 2070, 3793, 2000, 4372, 16044, 102]
input_ids = torch.tensor([input_ids]) 

# 获得BERT模型最后一个隐层结果
with torch.no_grad():
    last_hidden_states = model(input_ids)[0] # Models outputs are now tuples

输出结果：

tensor([[[-0.0549, 0.1053, -0.1065, ..., -0.3550, 0.0686, 0.6506],
         [-0.5759, -0.3650, -0.1383,  ..., -0.6782,  0.2092, -0.1639],
         [-0.1641, -0.5597,  0.0150,  ..., -0.1603, -0.1346, 0.6216],
         ...,
         [ 0.2448,  0.1254,  0.1587,  ..., -0.2749, -0.1163, 0.8809],
         [ 0.0481,  0.4950, -0.2827,  ..., -0.6097, -0.1212, 0.2527],
         [ 0.9046, 0.2137, -0.5897, ..., 0.3040, -0.6172, -0.1950]]]) 
shape: (1, 9, 768)

可以看到，包括import在内的不到十行代码，我们就实现了读取一个预训练过的BERT模型，来encode我们指定的一个文本，对文本的每一个token生成768维的向量。如果是二分类任务，我们接下来就可以把第一个token也就是[CLS]的768维向量，接一个linear层，预测出分类的logits，或者根据标签进行训练。

如何利用 transformers 输出 Bert 指定 hidden_state？

Bert 默认是十二层，但是有时候预训练时并不需要利用全部利用，而只需要预训练前面几层即可，此时该怎么做呢？

下载到bert-base-uncased的模型目录里面包含配置文件 config.json, 该文件中包含：

{
  "architectures": ["BertForMaskedLM"],
  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
  "hidden_act": "gelu",
  "hidden_dropout_prob": 0.1,
  "hidden_size": 768,
  "initializer_range": 0.02,
  "intermediate_size": 3072,
  "max_position_embeddings": 512,
  "num_attention_heads": 12,
  "num_hidden_layers": 12,
  "type_vocab_size": 2,
  "vocab_size": 30522
}

output_hidden_states，可以利用该参数来设置编码器内隐藏层层数。

BERT 获取最后一层或每一层网络的向量输出

last_hidden_state：shape是(batch_size, sequence_length, hidden_size)，hidden_size=768, 它是模型最后一层输出的隐藏状态。
pooler_output：shape是(batch_size, hidden_size)，这是序列的第一个token(classification token)的最后一层的隐藏状态，它是由线性层和Tanh激活函数进一步处理的，这个输出不是对输入的语义内容的一个很好的总结，对于整个输入序列的隐藏状态序列的平均化或池化通常更好。
hidden_states：这是输出的一个可选项，如果输出，需要指定config.output_hidden_states=True，它也是一个元组，它的第一个元素是embedding，其余元素是各层的输出，每个元素的形状是(batch_size, sequence_length, hidden_size)。
attentions：这也是输出的一个可选项，如果输出，需要指定config.output_attentions=True，它也是一个元组，它的元素是每一层的注意力权重，用于计算self-attention heads的加权平均值。

获取每一层网络的向量输出：

## 最后一层的所有 token向量
outputs.last_hidden_state

## cls向量
outputs.pooler_output

## hidden_states，包括13层，第一层即索引0是输入embedding向量，后面1-12索引是每层的输出向量
hidden_states = outputs.hidden_states

embedding_output = hidden_states[0]
attention_hidden_states = hidden_states[1:]