本文介绍以下内容：
1. 使用transformers框架做预训练的bert-base模型；
2. 开发平台使用Google的Colab平台，白嫖GPU加速；
3. 使用datasets模块下载IMDB影评数据作为训练数据。
transformers模块简介
transformers框架为Huggingface开源的深度学习框架，支持几乎所有的Transformer架构的预训练模型。使用非常的方便，本文基于此框架，尝试一下预训练模型的使用，简单易用。
本来打算预训练bert-large模型，发现colab上GPU显存不够用，只能使用base版本了。打开colab，并且设置好GPU加速，接下来开始介绍代码。
代码实现
首先安装数据下载模块和transformers包。
pip install datasets pip install transformers
使用datasets下载IMDB数据，返回DatasetDict类型的数据.返回的数据是文本类型，需要进行编码。下面会使用tokenizer进行编码。
from datasets import load_dataset
imdb = load_dataset('imdb')
print(imdb['train'][:3]) # 打印前3条训练数据
接下来加载tokenizer和模型.从transformers导入AutoModelForSequenceClassification， AutoTokenizer，创建模型和tokenizer。
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer model_checkpoint = "bert-base-uncased" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_checkpoint, num_labels=2)
对原始数据进行编码，并且分批次(batch)
def preprocessing_func(examples):
return tokenizer(examples['text'],
padding=True,
truncation=True, max_length=300)
batch_size = 16
encoded_data = imdb.map(preprocessing_func, batched=True, batch_size=batch_size)
上面得到编码数据，每个批次设置为16.接下来需要指定训练的参数，训练参数的指定使用transformers给出的接口类TrainingArguments,模型的训练可以使用Trainer。
from transformers import Trainer, TrainingArguments args = TrainingArguments( 'out', per_device_train_batch_size=batch_size, per_device_eval_batch_size=batch_size, learning_rate=5e-5, evaluation_strategy='epoch', num_train_epochs=10, load_best_model_at_end=True, ) trainer = Trainer( model, args=args, train_dataset=encoded_data['train'], eval_dataset=encoded_data['test'], tokenizer=tokenizer )
训练模型使用trainer对象的train方法
trainer.train()
评估模型使用trainer对象的evaluate方法
trainer.evaluate()
总结
本文介绍了基于transformers框架实现的bert预训练模型，此框架提供了非常友好的接口，可以方便读者尝试各种预训练模型。同时datasets也提供了很多数据集，便于学习NLP的各种问题。加上Google提供的colab环境，数据下载和预训练模型下载都非常快，建议读者自行去炼丹。本文完整的案例下载
以上就是PyTorch预训练Bert模型的示例的详细内容，更多关于PyTorch预训练Bert模型的资料请关注其它相关文章！