1. 数据准备

使用colab进行实验

左上角上传数据，到当前实验室
右上角设置GPU选择

查看GPU

! nvidia-sm

安装需要的库

!pip install datasets
!pip install transformers[torch]
!pip install torchkeras

1.1 读取数据

import pandas as pd
data = pd.read_csv("/content/news.csv")
data

1.2 数据处理

我们看到label是中文字符串，训练时需要转换成数值型，如下

{'教育': 0,
 '体育': 1,
 '科技': 2,
 '时尚': 3,
 '房产': 4,
 '家居': 5,
 '财经': 6,
 '时政': 7,
 '娱乐': 8,
 '游戏': 9}

遍历一下就可以，并将全数据转换为data frame

#处理标签
def label_dic(data,label):
    d = {}
    labels = data[label].unique()
    for i,v in enumerate(labels):
        d[v] = i     
    return d
#数据整理
def get_train_data(data,col_x,col_y,label_dic):
    content = data[col_x]
    label = []
    for i in data[col_y]:
        label.append(label_dic.get(i))
    return content,label
label_dic = label_dic(data,"label")
content,label  = get_train_data(data,"text","label",label_dic)

1.3 数据转换

将数据转换成可以进行训练的数据

data = pd.DataFrame({"content":content,"label":label})
data = shuffle(data)

1.4 创建分词

from transformers import AutoTokenizer #BertTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
tokenizer

tokenizer
BertTokenizerFast(name_or_path=‘bert-base-chinese’, vocab_size=21128, model_max_length=512, is_fast=True, padding_side=‘right’, truncation_side=‘right’, special_tokens={‘unk_token’: ‘[UNK]’, ‘sep_token’: ‘[SEP]’, ‘pad_token’: ‘[PAD]’, ‘cls_token’: ‘[CLS]’, ‘mask_token’: ‘[MASK]’}, clean_up_tokenization_spaces=True), added_tokens_decoder={
0: AddedToken(“[PAD]”, rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
100: AddedToken(“[UNK]”, rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
101: AddedToken(“[CLS]”, rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
102: AddedToken(“[SEP]”, rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
103: AddedToken(“[MASK]”, rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
}

训练集取80%

train_len = round(len(data)*0.8)
train_data = tokenizer(data.content.to_list()[:train_len], padding = "max_length", max_length = 128, truncation=True ,return_tensors = "pt")
train_label = data.label.to_list()[:train_len]

2. 模型训练

2.1 导入模型

from transformers import AutoModelForSequenceClassification

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=10)

在AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(“bert-base-chinese”, num_labels=10) 这个函数中，transformer 已经帮你定义了损失函数，既10个分类的交叉熵损失，所以下方我们只需要自己定义优化器和学习率即可。

2.2 定义优化器和学习率

import torch
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler
batch_size = 16
train = TensorDataset(train_data["input_ids"], train_data["attention_mask"], torch.tensor(train_label))
train_sampler = RandomSampler(train)
train_dataloader = DataLoader(train, sampler=train_sampler, batch_size=batch_size)

• train_data 是一个包含输入数据的字典，其中 “input_ids” 是模型输入的token ID，“attention_mask” 是用于标识输入序列中哪些位置是有效的前景tokens，“labels” 是序列分类任务的标签。我们可以自己打印下我们前面定义好的训练数据，如下
  

• TensorDataset 将数据转换为一个PyTorch张量数据集，其中每个样本是一个包含input_ids、attention_mask和label的元组。

• RandomSampler 从数据集中随机抽取样本进行训练，这对于避免过拟合和获得更具代表性的训练集是有益的。

• DataLoader 负责将数据集划分为批次，并为训练提供迭代器。

#定义优化器
from torch.optim import AdamW
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
#定义学习率和训练轮数
num_epochs = 1
from transformers import get_scheduler
num_training_steps = num_epochs * len(train_dataloader)
lr_scheduler = get_scheduler(
    name="linear", optimizer=optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=num_training_steps
)

• model 是需要训练的模型，我们前面导入的预训练模型。
• AdamW 是用于优化模型参数的优化器，它是一种改进的Adam优化器，常用于深度学习。
• lr_scheduler 是学习率调度器，它用于在训练过程中调整学习率。在这个例子中，使用的是"linear"调度器，它会在训练开始时逐渐增加学习率，然后逐渐减少。
• num_epochs 定义了训练的轮数。
• num_training_steps 定义了训练的总步数，它是 epochs 乘以训练数据集的总步数。
• get_scheduler 函数用于根据提供的参数创建学习率调度器。

2.3 开始训练

device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
model.to(device)

检查是否有可用的GPU，如果有，则将device设置为cuda；否则，设置为cpu。模型移动到选定的设备上。

循环

for epoch in range(num_epochs):
    total_loss = 0
    model.train()
    for step, batch in enumerate(train_dataloader):
        if step % 10 == 0 and not step == 0:
            print("step: ",step, "  loss:",total_loss/(step*batch_size))
        b_input_ids = batch[0].to(device)
        b_input_mask = batch[1].to(device)
        b_labels = batch[2].to(device)
        model.zero_grad()        
        outputs = model(b_input_ids, 
                    token_type_ids=None, 
                    attention_mask=b_input_mask, 
                    labels=b_labels)

        loss = outputs.loss       
        total_loss += loss.item()
        loss.backward()
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)
        optimizer.step()
        lr_scheduler.step()
    avg_train_loss = total_loss / len(train_dataloader)      
    print("avg_loss:",avg_train_loss)

-b_input_ids、b_input_mask、b_labels：这些是从批次中提取的输入ID、掩码和标签，并移动到device上。

• model.zero_grad()：清除模型的梯度。
• outputs = model(…)：使用模型进行前向传播。
• loss = outputs.loss：从输出中提取损失。
• total_loss += loss.item()：累加损失。
• loss.backward()：进行反向传播，计算损失关于模型参数的梯度。
• torch.nn.utils.clip_grad_norm_(…)：对梯度进行裁剪，以防止梯度爆炸。
• optimizer.step()：更新模型的参数。
• lr_scheduler.step()：更新学习率。
  

3. 模型预测

inp = "专家指导：参加SSAT考试读美国优质高中(图)SSAT考试的全称是Secondary SchoolAdmission Test)，是美国(微博)中学入学测试，相当于中国的中考，近年来，越来越多的中国学生通过参加SSAT申请美国高中，然后一步步进入世界一流大学。"

import numpy as np
test = tokenizer(inp,return_tensors="pt",padding="max_length",max_length=128)

model.eval()
with torch.no_grad():  
    test["input_ids"] = test["input_ids"].to(device)
    test["attention_mask"] = test["attention_mask"].to(device)
    outputs = model(test["input_ids"], 
                    token_type_ids=None, 
                    attention_mask=test["attention_mask"])
pred_flat = np.argmax(outputs["logits"].cpu(),axis=1).numpy().squeeze()
pred_flat.tolist() 
#0

我们也可以把标签进行一个映射

id2label_dic={}
for k,v in label_dic.items():
    id2label_dic[v] = k
id2label_dic[pred_flat.tolist()]
#教育

4. 模型保存

model.config.id2label = id2label_dic

model.save_pretrained("./bert0207")
tokenizer.save_pretrained("./bert0207")

调取模型预测

from transformers import pipeline 
classifier = pipeline("text-classification",model="./bert0207")

classifier(inp)
#[{'label': '教育', 'score': 0.9345001578330994}]