PyTorch预训练Bert模型的示例

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。

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。

接下来加载tokenizer和模型.从transformers导入automodelforsequenceclassification， autotokenizer，创建模型和tokenizer。

对原始数据进行编码，并且分批次(batch)

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。

训练模型使用trainer对象的train方法

评估模型使用trainer对象的evaluate方法

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，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

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