从零构建一个BERT模型：从代码角度步步揭秘

2023-10-04 05:25:42

前期准备：搭建环境

为了构建 BERT 模型，我们需要创建一个新的 PyTorch 项目并安装必要的库。

步骤 1：创建新项目

mkdir bert_project
cd bert_project

步骤 2：安装 PyTorch 和其他库

pip install torch transformers datasets tqdm

2. 导入必要的库

import torch
import transformers
import datasets
import tqdm

3. 下载并预处理数据

接下来，我们需要下载并预处理数据。我们将使用 GLUE 数据集，这是一个广泛使用的自然语言处理数据集，包含多个任务，如文本分类和自然语言推理。

glue_dataset = datasets.load_dataset("glue")

4. 定义模型架构

现在，我们可以定义模型架构。我们将使用 Transformer 作为 BERT 模型的基础架构，它是一种非常强大的神经网络模型，可以处理序列数据。

model = transformers.BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

5. 定义损失函数和优化器

下一步，我们需要定义损失函数和优化器。我们将使用交叉熵损失函数和 AdamW 优化器。

loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)

6. 训练模型

现在，我们可以开始训练模型了。我们将使用批处理来训练模型，以提高效率。

for epoch in range(3):
    for batch in tqdm(train_dataloader):
        outputs = model(**batch)
        loss = loss_fn(outputs.logits, batch["labels"])
        loss.backward()
        optimizer.step()

7. 评估模型

训练完成后，我们需要评估模型的性能。我们将使用开发集来评估模型的性能。

model.eval()
with torch.no_grad():
    for batch in tqdm(dev_dataloader):
        outputs = model(**batch)
        loss = loss_fn(outputs.logits, batch["labels"])
        acc = (outputs.logits.argmax(dim=1) == batch["labels"]).float().mean()

8. 保存模型

最后，我们可以保存模型，以便以后使用。

torch.save(model.state_dict(), "bert_model.pt")

9. 完整代码

完整的代码如下：

import torch
import transformers
import datasets
import tqdm

glue_dataset = datasets.load_dataset("glue")

model = transformers.BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)

for epoch in range(3):
    for batch in tqdm(train_dataloader):
        outputs = model(**batch)
        loss = loss_fn(outputs.logits, batch["labels"])
        loss.backward()
        optimizer.step()

model.eval()
with torch.no_grad():
    for batch in tqdm(dev_dataloader):
        outputs = model(**batch)
        loss = loss_fn(outputs.logits, batch["labels"])
        acc = (outputs.logits.argmax(dim=1) == batch["labels"]).float().mean()

torch.save(model.state_dict(), "bert_model.pt")