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huggingface
GitHub Repository: huggingface/notebooks
 Path: blob/main/transformers_doc/zh/tensorflow/training.ipynb
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Kernel: Unknown Kernel

微调预训练模型

使用预训练模型有许多显著的好处。它降低了计算成本，减少了碳排放，同时允许您使用最先进的模型，而无需从头开始训练一个。🤗 Transformers 提供了涉及各种任务的成千上万的预训练模型。当您使用预训练模型时，您需要在与任务相关的数据集上训练该模型。这种操作被称为微调，是一种非常强大的训练技术。在本教程中，您将使用您选择的深度学习框架来微调一个预训练模型：

  • 使用 🤗 Transformers 的 Trainer 来微调预训练模型。

  • 在 TensorFlow 中使用 Keras 来微调预训练模型。

  • 在原生 PyTorch 中微调预训练模型。

准备数据集

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from IPython.display import HTML

HTML('<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/_BZearw7f0w?rel=0&amp;controls=0&amp;showinfo=0" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>')

在您进行预训练模型微调之前，需要下载一个数据集并为训练做好准备。之前的教程向您展示了如何处理训练数据，现在您有机会将这些技能付诸实践！

首先，加载Yelp评论数据集：

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("yelp_review_full")
dataset["train"][100]
{'label': 0, 'text': 'My expectations for McDonalds are t rarely high. But for one to still fail so spectacularly...that takes something special!\\nThe cashier took my friends\'s order, then promptly ignored me. I had to force myself in front of a cashier who opened his register to wait on the person BEHIND me. I waited over five minutes for a gigantic order that included precisely one kid\'s meal. After watching two people who ordered after me be handed their food, I asked where mine was. The manager started yelling at the cashiers for \\"serving off their orders\\" when they didn\'t have their food. But neither cashier was anywhere near those controls, and the manager was the one serving food to customers and clearing the boards.\\nThe manager was rude when giving me my order. She didn\'t make sure that I had everything ON MY RECEIPT, and never even had the decency to apologize that I felt I was getting poor service.\\nI\'ve eaten at various McDonalds restaurants for over 30 years. I\'ve worked at more than one location. I expect bad days, bad moods, and the occasional mistake. But I have yet to have a decent experience at this store. It will remain a place I avoid unless someone in my party needs to avoid illness from low blood sugar. Perhaps I should go back to the racially biased service of Steak n Shake instead!'}

正如您现在所知，您需要一个tokenizer来处理文本，包括填充和截断操作以处理可变的序列长度。如果要一次性处理您的数据集，可以使用 🤗 Datasets 的 map 方法，将预处理函数应用于整个数据集：

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")


def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)


tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

如果愿意的话，您可以从完整数据集提取一个较小子集来进行微调，以减少训练所需的时间：

small_train_dataset = tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select(range(1000))
small_eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42).select(range(1000))

训练

此时，您应该根据您训练所用的框架来选择对应的教程章节。您可以使用右侧的链接跳转到您想要的章节 - 如果您想隐藏某个框架对应的所有教程内容，只需使用右上角的按钮！

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from IPython.display import HTML

HTML('<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/rnTGBy2ax1c?rel=0&amp;controls=0&amp;showinfo=0" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>')

使用keras训练TensorFlow模型

您也可以使用 Keras API 在 TensorFlow 中训练 🤗 Transformers 模型！

加载用于 Keras 的数据

当您希望使用 Keras API 训练 🤗 Transformers 模型时，您需要将您的数据集转换为 Keras 可理解的格式。如果您的数据集很小，您可以将整个数据集转换为NumPy数组并传递给 Keras。在进行更复杂的操作之前，让我们先尝试这种方法。

首先，加载一个数据集。我们将使用 GLUE benchmark 中的 CoLA 数据集，因为它是一个简单的二元文本分类任务。现在只使用训练数据集。

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("glue", "cola")
dataset = dataset["train"]  # Just take the training split for now

接下来，加载一个tokenizer并将数据标记为 NumPy 数组。请注意，标签已经是由 0 和 1 组成的list，因此我们可以直接将其转换为 NumPy 数组而无需进行分词处理！

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
tokenized_data = tokenizer(dataset["sentence"], return_tensors="np", padding=True)
# Tokenizer returns a BatchEncoding, but we convert that to a dict for Keras
tokenized_data = dict(tokenized_data)

labels = np.array(dataset["label"])  # Label is already an array of 0 and 1

最后，加载、compile 和 fit 模型。请注意，Transformers 模型都有一个默认的与任务相关的损失函数，因此除非您希望自定义，否则无需指定一个损失函数：

from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# Load and compile our model
model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
# Lower learning rates are often better for fine-tuning transformers
model.compile(optimizer=Adam(3e-5))  # No loss argument!

model.fit(tokenized_data, labels)
[removed]

当您使用 compile() 编译模型时，无需传递损失参数！如果不指定损失参数，Hugging Face 模型会自动选择适合其任务和模型架构的损失函数。如果需要，您始终可以自己指定损失函数以覆盖默认配置。

这种方法对于较小的数据集效果很好，但对于较大的数据集，您可能会发现它开始变得有问题。为什么呢？因为分词后的数组和标签必须完全加载到内存中，而且由于 NumPy 无法处理“不规则”数组，因此每个分词后的样本长度都必须被填充到数据集中最长样本的长度。这将使您的数组变得更大，而所有这些padding tokens也会减慢训练速度！

将数据加载为 tf.data.Dataset

如果您想避免训练速度减慢，可以将数据加载为 tf.data.Dataset。虽然您可以自己编写自己的 tf.data 流水线，但我们有两种方便的方法来实现这一点：

  • prepare_tf_dataset()：这是我们在大多数情况下推荐的方法。因为它是模型上的一个方法，它可以检查模型以自动确定哪些列可用作模型输入，并丢弃其他列以创建一个更简单、性能更好的数据集。

  • to_tf_dataset：这个方法更低级，但当您希望完全控制数据集的创建方式时非常有用，可以通过指定要包括的确切 columns 和 label_cols 来实现。

在使用 prepare_tf_dataset() 之前，您需要将tokenizer的输出添加到数据集作为列，如下面的代码示例所示：

def tokenize_dataset(data):
    # Keys of the returned dictionary will be added to the dataset as columns
    return tokenizer(data["text"])


dataset = dataset.map(tokenize_dataset)

请记住，默认情况下，Hugging Face 数据集存储在硬盘上，因此这不会增加您的内存使用！一旦列已经添加，您可以从数据集中流式的传输批次数据，并为每个批次添加padding tokens，这与为整个数据集添加padding tokens相比，大大减少了padding tokens的数量。

tf_dataset = model.prepare_tf_dataset(dataset["train"], batch_size=16, shuffle=True, tokenizer=tokenizer)

请注意，在上面的代码示例中，您需要将tokenizer传递给prepare_tf_dataset，以便它可以在加载批次时正确填充它们。如果数据集中的所有样本都具有相同的长度而且不需要填充，您可以跳过此参数。如果需要执行比填充样本更复杂的操作（例如，用于掩码语言模型的tokens 替换），则可以使用 collate_fn 参数，而不是传递一个函数来将样本列表转换为批次并应用任何所需的预处理。请查看我们的示例或笔记以了解此方法的实际操作。

一旦创建了 tf.data.Dataset，您可以像以前一样编译和训练模型：

model.compile(optimizer=Adam(3e-5))  # No loss argument!

model.fit(tf_dataset)

在原生 PyTorch 中训练

附加资源

更多微调例子可参考如下链接：