pytorch使用Bert

主要分为以下几个步骤：

• 下载模型放到目录中
• 使用transformers中的BertModel，BertTokenizer来加载模型与分词器
• 使用tokenizer的encode和decode 函数分别编码与解码，注意参数add_special_tokens和skip_special_tokens
• forward的输入是一个[batch_size, seq_length]的tensor，再需要注意的是attention_mask参数。
• 输出是一个tuple，tuple的第一个值是bert的最后一个transformer层的hidden_state，size是[batch_size, seq_length, hidden_size]，也就是bert最后的输出，再用于下游的任务。

# -*- encoding: utf-8 -*-
import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')
from transformers import BertModel, BertTokenizer, BertConfig
import os
from os.path import dirname, abspath

root_dir = dirname(dirname(dirname(abspath(__file__))))

import torch

# 把预训练的模型从官网下载下来放到目录中
pretrained_path = os.path.join(root_dir, 'pretrained/bert_zh')
# 从文件中加载bert模型
model = BertModel.from_pretrained(pretrained_path)
# 从bert目录中加载词典
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_path)
print(f'vocab size :{tokenizer.vocab_size}')
# 把'[PAD]'编码
print(tokenizer.encode('[PAD]'))
print(tokenizer.encode('[SEP]'))
# 把中文句子编码，默认加入了special tokens了，也就是句子开头加入了[CLS] 句子结尾加入了[SEP]
ids = tokenizer.encode("我是中国人", add_special_tokens=True)
# 从结果中看，101是[CLS]的id，而2769是"我"的id
# [101, 2769, 3221, 704, 1744, 782, 102]
print(ids)
# 把ids解码为中文，默认是没有跳过特殊字符的
print(tokenizer.decode([101, 2769, 3221, 704, 1744, 782, 102], skip_special_tokens=False))
# print(model)

inputs = torch.tensor(ids).unsqueeze(0)
# forward，result是一个tuple，第一个tensor是最后的hidden-state
result = model(torch.tensor(inputs))
# [1, 5, 768]
print(result[0].size())
# [1, 768]
print(result[1].size())

for name, parameter in model.named_parameters():
    # 打印每一层，及每一层的参数
    print(name)
    # 每一层的参数默认都requires_grad=True的，参数是可以学习的
    print(parameter.requires_grad)
    # 如果只想训练第11层transformer的参数的话：
    if '11' in name:
        parameter.requires_grad = True
    else:
        parameter.requires_grad = False

print([p.requires_grad for name, p in model.named_parameters()])

添加atten_mask的方法：
其中101是[CLS]，102是[SEP]，0是[PAD]

>>> a
tensor([[101,   3,   4,  23,  11,   1, 102,   0,   0,   0]])
>>> notpad = a!=0
>>> notpad
tensor([[ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True, False, False, False]])
>>> notcls = a!=101
>>> notcls
tensor([[False,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True]])
>>> notsep = a!=102
>>> notsep
tensor([[ True,  True,  True,  True,  True,  True, False,  True,  True,  True]])
>>> mask = notpad & notcls & notsep
>>> mask
tensor([[False,  True,  True,  True,  True,  True, False, False, False, False]])
>>>