Transformers 库的基本使用
本内容主要介绍 Transformers 库 的基本使用。
1.1 Transformers 库简介
Transformers 库是一个开源库,其提供的所有预训练模型都是基于 transformer 模型结构的。
1.1.1 Transformers 库
我们可以使用 Transformers 库提供的 API 轻松下载和训练最先进的预训练模型。使用预训练模型可以降低计算成本,以及节省从头开始训练模型的时间。这些模型可用于不同模态的任务,例如:
- 文本:文本分类、信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译和文本生成。
- 图像:图像分类、目标检测和图像分割。
- 音频:语音识别和音频分类。
- 多模态:表格问答系统、OCR、扫描文档信息抽取、视频分类和视觉问答。
Transformers 库支持三个最流行的深度学习库(PyTorch、TensorFlow 和 JAX)。
相关资源对应网址如下:
(图片来源网络,侵删)网址 库的 GitHub 地址 https://github.com/huggingface/transformers 官方开发文档 https://huggingface.co/docs/transformers/index 预训练模型下载地址 https://huggingface.co/models 1.1.2 Transformers 库支持的模型和框架
以下表格展示了当前 Transformers 库对各模型的支持情况:
Model Tokenizer slow Tokenizer fast PyTorch support TensorFlow support Flax support ALBERT ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ BART ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ BEiT ❌ ❌ ✅ ❌ ✅ BERT ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ Bert Generation ✅ ❌ ✅ ❌ ❌ BigBird ✅ ✅ ✅ ❌ ✅ BigBirdPegasus ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ Blenderbot ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ BlenderbotSmall ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ CamemBERT ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ Canine ✅ ❌ ✅ ❌ ❌ CLIP ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ConvBERT ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ ConvNext ❌ ❌ ✅ ✅ ❌ CTRL ✅ ❌ ✅ ✅ ❌ Data2VecAudio ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ Data2VecText ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ Data2VecVision ❌ ❌ ✅ ✅ ❌ DeBERTa ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ DeBERTa-v2 ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ Decision Transformer ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ DeiT ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ DETR ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ DistilBERT ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ DPR ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ DPT ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ ELECTRA ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ Encoder decoder ❌ ❌ ✅ ✅ ✅ FairSeq Machine-Translation ✅ ❌ ✅ ❌ ❌ FlauBERT ✅ ❌ ✅ ✅ ❌ Flava ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ FNet ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ Funnel Transformer ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ GLPN ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ GPT Neo ❌ ❌ ✅ ❌ ✅ GPT-J ❌ ❌ ✅ ✅ ✅ Hubert ❌ ❌ ✅ ✅ ❌ I-BERT ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ ImageGPT ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ LayoutLM ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ LayoutLMv2 ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ LED ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ Longformer ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ LUKE ✅ ❌ ✅ ❌ ❌ LXMERT ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ M2M100 ✅ ❌ ✅ ❌ ❌ Marian ✅ ❌ ✅ ✅ ✅ MaskFormer ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ mBART ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ MegatronBert ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ MobileBERT ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ MPNet ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ mT5 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ Nystromformer ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ OpenAI GPT ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ OpenAI GPT-2 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ OPT ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ Pegasus ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ Perceiver ✅ ❌ ✅ ❌ ❌ PLBart ✅ ❌ ✅ ❌ ❌ PoolFormer ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ ProphetNet ✅ ❌ ✅ ❌ ❌ QDQBert ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ RAG ✅ ❌ ✅ ✅ ❌ Realm ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ Reformer ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ RegNet ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ RemBERT ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ ResNet ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ RetriBERT ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ RoBERTa ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ RoFormer ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ SegFormer ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ SEW ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ SEW-D ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ Speech Encoder decoder ❌ ❌ ✅ ❌ ✅ Speech2Text ✅ ❌ ✅ ✅ ❌ Speech2Text2 ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ Splinter ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ SqueezeBERT ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ Swin ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ T5 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ TAPAS ✅ ❌ ✅ ✅ ❌ TAPEX ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ Transformer-XL ✅ ❌ ✅ ✅ ❌ TrOCR ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ UniSpeech ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ UniSpeechSat ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ VAN ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ ViLT ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ Vision Encoder decoder ❌ ❌ ✅ ✅ ✅ VisionTextDualEncoder ❌ ❌ ✅ ❌ ✅ VisualBert ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ ViT ❌ ❌ ✅ ✅ ✅ ViTMAE ❌ ❌ ✅ ✅ ❌ Wav2Vec2 ✅ ❌ ✅ ✅ ✅ WavLM ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ XGLM ✅ ✅ ✅ ❌ ✅ XLM ✅ ❌ ✅ ✅ ❌ XLM-RoBERTa ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ XLM-RoBERTa-XL ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ XLMProphetNet ✅ ❌ ✅ ❌ ❌ XLNet ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ YOLOS ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 注意:Tokenizer slow:使用 Python 实现 tokenization 过程。Tokenizer fast:基于 Rust 库 Tokenizers 进行实现。
1.2 Pipeline
pipeline() 的作用是使用预训练模型进行推断,它支持从 这里 下载的所有模型。
1.2.1 Pipeline 支持的任务类型
pipeline() 支持许多常见任务:
- 文本
- 情感分析(Sentiment analysis)
- 文本生成(Text generation)
- 命名实体识别(Name entity recognition,NER):
- 问答系统(Question answering)
- 掩码恢复(Fill-mask)
- 文本摘要(Summarization)
- 机器翻译(Translation)
- 特征提取(Feature extraction)
- 图像
- 图像分类(Image classification)
- 图像分割(Image segmentation)
- 目标检测(Object detection)
- 音频
- 音频分类(Audio classification)
- 自动语音识别(Automatic speech recognition,ASR)
注意:可以在 Transformers 库的源码(查看 Transformers/pipelines/__init__.py 中的 SUPPORTED_TASKS 定义)中查看其支持的任务,不同版本支持的类型会存在差异。
1.2.2 Pipeline 使用
(1)简单使用
例如,当前我们需要进行一个情感分析的推断任务。我们可以直接使用如下代码:
from transformers import pipeline classifier = pipeline("sentiment-analysis") result = classifier("We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.") print(result)
将输出以下结果:
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9997795224189758}]
上面代码中的 pipeline("sentiment-analysis") 将下载并缓存一个默认的情感分析的预训练模型和加载对应的 tokenizer。针对不同类型的任务,对应的参数名称可查看 pipeline 的参数 task 的说明(这里);不同类型的任务所下载的默认预训练模型可以在 Transformers 库的源码(查看 Transformers/pipelines/__init__.py 中的 SUPPORTED_TASKS 定义)中查看。
当我们需要一次推理多个句子时,可以使用 list 形式作为参数传入:
from transformers import pipeline classifier = pipeline("sentiment-analysis") results = classifier(["We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.", "We hope you don't hate it."]) print(results)
将输出以下结果:
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9997795224189758}, {'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.5308570265769958}]
(2)选择模型
上面部分,在进行推理时,使用的是对应任务的默认模型。但是有时候我们希望使用指定的模型,可以通过指定 pipeline() 的参数 model 来实现。
第一种方法:
from transformers import pipeline classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-Sentiment") result = classifier("今天心情很好") print(result)
将输出以下结果:
[{'label': 'Positive', 'score': 0.9374911785125732}]
第二种方法:(和上面的方法,加载的是相同的模型。不过这种方法可以使用本地模型进行推理。)
from transformers import AutoModelForSequenceClassification from transformers import AutoTokenizer from transformers import pipeline model_path = r"../pretrained_model/IDEA-CCNL(Erlangshen-Roberta-110M-Sentiment)" model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) classifier = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer) result = classifier("今天心情很好") print(result)
将输出以下结果:
[{'label': 'Positive', 'score': 0.9374911785125732}]
总结:上面部分介绍了使用 pipeline() 对文本分类任务的推断的方法。针对文本其他类型任务、图像和音频的任务,使用方法基本一致,详细可参照 这里。
1.3 加载模型
下面我们将介绍加载模型的一些方法。
1.3.1 随机初始化模型权值
有时候,需要随机初始化模型权值(比如使用自己的数据进行预训练)。首先我们需要初始化一个 config 对象,然后将这个 config 对象作为参数传给模型:
from transformers import BertConfig from transformers import BertModel config = BertConfig() model = BertModel(config)
上面的 config 使用的是默认值,不过根据需要,我们可以修改对应的参数。当然,我们也可以使用 AutoConfig.from_pretrained() 加载其他模型的 config:
from transformers import AutoConfig from transformers import AutoModel model_path = r"../pretrained_model/IDEA-CCNL(Erlangshen-Roberta-110M-Sentiment)" config = AutoConfig.from_pretrained(model_path) model = AutoModel.from_config(config)
1.3.2 使用预训练权值初始化模型权值
有时候,需要从预训练模型中加载权值。一般使用 AutoModelForXXX.from_pretrained() 加载对应任务的预训练模型,这里之所以使用 XXX,是因为不同类型的任务所使用的类是不一样的。例如,我们需要加载一个文本序列分类模型,需要使用 AutoModelForSequenceClassification。
from transformers import AutoModelForSequenceClassification model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained( "IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-Sentiment")
AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained() 的第一个参数 pretrained_model_name_or_path 可以是一个字符串,也可以是一个文件夹路径。
from transformers import AutoModelForSequenceClassification model_path = r"../pretrained_model/IDEA-CCNL(Erlangshen-Roberta-110M-Sentiment)" model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
我们也可以使用具体的模型类,比如下面的 BertForSequenceClassification:
from transformers import BertForSequenceClassification model_path = r"../pretrained_model/IDEA-CCNL(Erlangshen-Roberta-110M-Sentiment)" model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
注意:上面的模型类型都是针对 PyTorch 模型的。如果我们使用 TensorFlow 模型,其类名需要在 PyTorch 模型类名的前面加上 TF。比如 BertForSequenceClassification 对应的 TF 模型类名是 TFBertForSequenceClassification
总结:官方推荐使用 AutoModelForXXX 和 TFAutoModelXXX 加载预训练模型。官方认为这样将确保每次都能加载正确的框架。
1.4 预处理
因为模型本身是无法理解原始文本、图像或者音频的。所以需要先将数据转换成模型可以接受的形式,然后再传入模型中。
1.4.1 NLP:AutoTokenizer
处理文本数据的主要工具为 tokenizer。首先,tokenizer 会根据一组规则将文本拆分为 token。然后,将这些 token 转换为数值(根据词表,即 vocab),这些数值会被构建成张量并作为模型的输入。模型所需要的其他输入也是由 tokenizer 添加。
当我们使用预训练模型时,一定要使用对应的预训练 tokenizer。只有这样,才能确保文本以预训练语料库相同的方式进行分割,并使用相同的对应 token 索引(即 vocab)。
(1)Tokenize
使用 AutoTokenizer.from_pretrained() 加载一个预训练 tokenizer,并将文本传入 tokenizer:
from transformers import AutoTokenizer model_path = r"../pretrained_model/IDEA-CCNL(Erlangshen-Roberta-110M-Sentiment)" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) encoded_input = tokenizer("今天心情很好") print(encoded_input)
将输出以下结果:
{'input_ids': [101, 791, 1921, 1921, 3698, 4696, 1962, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}
可以看到上面的输出包含三个部分:
- input_ids:对应于句子中每个 token 的索引。
- token_type_ids:当存在多个序列时,标识 token 属于那个序列。
- attention_mask:表明对应的 token 是否需要被注意(1 表示需要被注意,0 表示不需要被注意。涉及到注意力机制)。
我们还可以使用 tokenizer 将 input_ids 解码为原始输入:
decoded_input = tokenizer.decode(encoded_input["input_ids"]) print(decoded_input)
将输出以下结果:
[CLS] 今 天 天 气 真 好 [SEP]
我们可以看到上面的输出,相比原始文本多了 [CLS] 和 [SEP],它们是在 BERT 等模型中添加一些特殊 token。
如果需要同时处理多个句子,可以将多个文本以 list 的形式输入到 tokenizer 中。
(2)填充(Pad)
当我们处理一批句子时,它们的长度并不总是相同的。但是模型的输入需要具有统一的形状(shape)。填充是实现此需求的一种策略,即为 token 较少的句子添加特殊的填充 token。
给 tokenizer() 传入参数 padding=True:
batch_sentences = ["今天天气真好", "今天天气真好,适合出游"] encoded_inputs = tokenizer(batch_sentences, padding=True) print(encoded_inputs)
将输出以下结果:
{'input_ids': [[101, 791, 1921, 1921, 3698, 4696, 1962, 102, 0, 0, 0, 0, 0], [101, 791, 1921, 1921, 3698, 4696, 1962, 8024, 6844, 1394, 1139, 3952, 102]], 'token_type_ids': [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], 'attention_mask': [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]}
可以看到 tokenizer 使用 0 对第一个句子进行了一些填充。
(3)截断(Truncation)
当句子太短时,可以采用填充的策略。但有时候,句子可能太长,模型无法处理。在这种情况下,可以将句子进行截断。
给 tokenizer() 传入参数 truncation=True 即可实现。
如果想了解 tokenizer() 中更多关于参数 padding 和 truncation 的信息,可以参照 这里
(4)构建张量(Build tensors)
最终,如果我们想要 tokenizer 返回传入模型中的实际张量。需要设置参数 return_tensors。如果是传入 PyTorch 模型,将其设置为 pt;如果是传入 TensorFlow 模型,将其设置为 tf。
batch_sentences = ["今天天气真好", "今天天气真好,适合出游"] encoded_inputs = tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") print(encoded_inputs)
将输出以下结果:
{'input_ids': tensor([[ 101, 791, 1921, 1921, 3698, 4696, 1962, 102, 0, 0, 0, 0, 0], [ 101, 791, 1921, 1921, 3698, 4696, 1962, 8024, 6844, 1394, 1139, 3952, 102]]), 'token_type_ids': tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])}
1.4.2 其他
针对音频数据,预处理主要包括重采样(Resample)、特征提取(Feature Extractor)、填充(pad)和截断(Truncate),详细信息请参照 这里。针对图像数据,预处理主要包括特征提取(Feature Extractor)和数据增强,详细信息请参照 这里。针对多模态数据,不同类型的数据使用前面介绍的对应预处理方法详细信息请参照 这里。虽然每种数据的预处理方法不完全一样,但是最终的目的都是一致的:将原始数据转换为模型可以接受的形式。
1.5 微调预训练模型
下面将以一个文本多分类的例子,简单介绍如何使用我们自己的数据训练一个分类模型。
1.5.1 准备数据
在微调预训练模型之前,我们需要先准备数据。我们可以使用 Datasets 库的 load_dataset 加载数据集:
from datasets import load_dataset # 第 1 步:准备数据 # 从文件中获取原始数据 datasets = load_dataset(f'./my_dataset.py') # 输出训练集中的第一条数据 print(datasets["train"][0])
在这里需要注意一下,因为我们是使用自己的数据进行模型训练,所以上面 load_dataset 传入的参数是一个 py 文件的路径。这个 py 文件按照 Datasets 库的规则读取文件并返回训练数据,如果想了解更多信息,可以参照 这里。
如果我们只是想简单学习 Transformers 库的使用,可以使用 Datasets 这个库预置的一些数据集,这个时候 load_dataset 传入的参数是一些字符串(比如,load_dataset("imdb")),然后会自动下载对应数据集。
1.5.2 预处理
在将数据喂给模型之前,需要将数据进行预处理(Tokenize、填充、截断等)。
from transformers import AutoTokenizer # 第 2 步:预处理数据 # 2.1 加载 tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(configure["model_path"]) def tokenize_function(examples): return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True) # 2.2 得到经过 tokenization 后的数据 tokenized_datasets = datasets.map(tokenize_function, batched=True) print(tokenized_datasets["train"][0])
首先,加载 tokenizer;然后,使用 datasets.map() 生成经过预处理后的数据。因为数据经过 tokenizer() 处理后的不再是 dataset 格式,所以需要使用 datasets.map() 进行处理。
1.5.3 加载模型
在前面的部分,已经介绍过模型加载的方法,可以使用 AutoModelXXX.from_pretrained 加载模型:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification # 第 3 步:加载模型 classification_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained( configure["model_path"], num_labels=get_num_labels())
与前面部分不同的地方在于:上面的代码中有一个 num_labels 参数,需要给这个参数传入我们的数据集中的类别数量。
1.5.4 设定度量指标
在模型训练过程中,我们希望能够输出模型的性能指标(比如准确率、精确率、召回率、F1 值等)以便了解模型的训练情况。我们可以通过 Datasets 库提供的 load_metric() 来实现。下面的代码中实现了准确率计算:
import numpy as np from datasets import load_metric # 第 4 步:设定度量指标 metric = load_metric("./accuracy.py") def compute_metrics(eval_pred): logits, labels = eval_pred predictions = np.argmax(logits, axis=-1) return metric.compute(predictions=predictions, references=labels)
如果想了解更多信息,可以参照 这里。
1.5.5 设置训练超参数
在进行模型训练时,还需要设置一些超参数,Transformers 库提供了 TrainingArguments 类。
from transformers import TrainingArguments # 第 5 步:设置训练超参数 training_args = TrainingArguments(output_dir=configure["output_dir"], evaluation_strategy="epoch")
在上面的代码中,我们设置了两个参数:output_dir 指定保存模型的输出路径;evaluation_strategy 决定什么时候对模型进行评估,设置的参数 epoch 表明每训练完一个 epoch 后进行一次评估,评估内容即上一步设定的度量指标。
如果想了解更多参数的设置和具体含义,可以参照 这里。
1.5.6 训练和保存模型
经过前面一系列的步骤后,我们终于可以开始进行模型训练了。Transformers 库提供了 Trainer 类,可以很简单方便地进行模型训练。首先,创建一个 Trainer,然后调用 train() 函数,就开始进行模型训练了。当模型训练完毕后,调用 save_model() 保存模型。
# 第 6 步:开始训练模型 trainer = Trainer(model=classification_model, args=training_args, train_dataset=tokenized_datasets["train"], eval_dataset=tokenized_datasets["validation"], tokenizer=tokenizer, compute_metrics=compute_metrics) trainer.train() # 保存模型 trainer.save_model()
有时候,我们需要调试模型,就需要自己编写模型训练循环,详细方法,可以参照 这里。
1.5.7 总结
经过前面的介绍,现在我们就可以开始动手训练我们自己的文本多分类模型了。
不过,前面是以一个文本多分类的例子介绍了如何使用 Transformers 库微调预训练模型。针对其他类型的任务,相比文本分类任务会存在一些差异,具体指导,可以参照以下链接:
任务类型 参考链接 文本分类(Text classification) https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/sequence_classification Token classification(例如 NER) https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/token_classification 问答系统(Question answering) https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/question_answering 语言模型(Language modeling) https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/language_modeling 机器翻译(Translation) https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/translation 文本摘要(Sumarization) https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/summarization 多项选择(Multiple choice) https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/multiple_choice 音频分类(Audio classification) https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/audio_classification 自动语音识别(ASR) https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/asr 图像分类(Image classification) https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/image_classification 参考:
[1] Github 地址
[2] 官方开发文档
[3] transformers 教程
[4] https://github.com/nlp-with-transformers/notebooks
[5] https://github.com/datawhalechina/learn-nlp-with-transformers
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