Transformers 简介（上）

作者|huggingface
编译|VK
来源|Github

Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库

Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的最先进的模型(BERT，GPT-2，RoBERTa，XLM，DistilBert，XLNet，CTRL …) ，拥有超过32种预训练模型，支持100多种语言，并且在TensorFlow 2.0和PyTorch之间具有深厚的互操作性。

特性

• 与pytorch-transformers一样易于使用
• 像Keras一样强大而简洁
• 在NLU和NLG任务上具有高性能
• 教育者和从业者进入的门槛低

面向所有人的最新NLP架构
– 深度学习研究人员
– 练习实践学习人员
– AI/ML/NLP教师和教育者

降低计算成本
– 研究人员可以共享训练好的模型，而不必总是再训练
– 从业人员可以减少计算时间和生产成本
– 具有30多种预训练模型的10种架构，其中一些采用100多种语言

为模型生命周期的每个部分选择合适的框架
– 3行代码训练最先进的模型
– TensorFlow 2.0和PyTorch模型之间的深层互操作性
– 在TF2.0/PyTorch框架之间随意迁移模型
– 无缝选择合适的框架进行训练，评估和生产

安装

此仓库已在Python 3.5 +，PyTorch 1.0.0+和TensorFlow 2.0.0-rc1上进行了测试

你应该安装虚拟环境中的transformers。如果你不熟悉Python虚拟环境，请查看用户指南。

使用你要使用的Python版本创建一个虚拟环境并激活它。

现在，如果你想使用transformers，你可以使用pip进行安装。如果你想使用这些示例，则必须从源代码安装它。

pip安装

首先，你需要安装TensorFlow 2.0或PyTorch。有关适用于你平台的特定安装命令，请参阅TensorFlow安装页面和/或PyTorch安装页面。

安装TensorFlow 2.0或PyTorch后，可以使用pip如下安装transformers：

pip install transformers

获取源码

同样在这里，你首先需要安装TensorFlow 2.0或PyTorch中。有关适用于你平台的特定安装命令，请参阅TensorFlow安装页面和/或PyTorch安装页面。

在安装TensorFlow 2.0或PyTorch之后，你可以通过克隆存储库并运行以下命令从源代码进行安装：

git clone https://github.com/huggingface/transformers
cd transformers
pip install .

更新存储库时，应按以下方式升级transformers及其依赖项：

git pull 
pip install --upgrade .

运行示例

示例包含在存储库中，但未随库一起提供。

因此，为了运行示例的最新版本，你需要如上所述从源代码安装。

查看自述文件，了解如何运行示例。

测试

该库和一些示例脚本包括一系列测试。可以在tests文件夹中找到库测试，而在examples文件夹中可以找到示例测试。

根据安装的框架(TensorFlow 2.0或PyTorch)，不相关的测试将被跳过。如果要执行所有测试，请确保两个框架都已安装。

这是为库运行测试的最简单方法：

pip install -e ".[testing]"
make test

对于示例：

pip install -e ".[testing]"
pip install -r examples/requirements.txt
make test-examples

有关详细信息，请参阅提供指南。

你要在移动设备上运行Transformer模型吗？

你应该查看我们的swift-coreml-transformers仓库。

https://github.com/huggingface/swift-coreml-transformers

它包含了一套工具来转换PyTorch或TensorFlow 2.0训练的transformers模型(目前包含GPT-2，DistilGPT-2，BERT和DistilBERT)以CoreML模型运行在iOS设备上。

在将来的某个时候，你将能够从预训练或微调模型无缝过渡到在CoreML中进行生产，或者在CoreML中对模型或应用进行原型设计，然后从TensorFlow 2.0和研究其超参数或体系结构!

模型架构

transformers目前提供以下NLU / NLG体系结构：

1. BERT
2. GPT
3. GPT-2
4. Transformer-XL
5. XLNet
6. XLM
7. RoBERTa
8. DistilBERT
9. CTRL
10. CamemBERT
11. ALBERT
12. T5
13. XLM-RoBERTa
14. MMBT
15. FlauBERT
16. 其他社区的模型
17. 想要贡献一个新的模型吗?我们已经添加了详细的教程和模板来指导你添加新模型的过程。你可以在存储库的templates文件夹中找到它们。

在线演示

由Transformer.huggingface.co的Hugging Face团队构建的 Write With Transformer是此仓库的文本生成功能的正式演示。你可以用它完成GPT2Model，TransfoXLModel和XLNetModel一些实验。

快速浏览

让我们做一个快速浏览。每个模型架构的详细示例(Bert、GPT、GPT-2、Transformer-XL、XLNet和XLM)可以在完整文档中找到

(https://huggingface.co/transformers/)。

import torch
from transformers import *

# transformer有一个统一的API
# 有10个Transformer结构和30个预训练权重模型。
#模型|分词|预训练权重
MODELS = [(BertModel,       BertTokenizer,       'bert-base-uncased'),
          (OpenAIGPTModel,  OpenAIGPTTokenizer,  'openai-gpt'),
          (GPT2Model,       GPT2Tokenizer,       'gpt2'),
          (CTRLModel,       CTRLTokenizer,       'ctrl'),
          (TransfoXLModel,  TransfoXLTokenizer,  'transfo-xl-wt103'),
          (XLNetModel,      XLNetTokenizer,      'xlnet-base-cased'),
          (XLMModel,        XLMTokenizer,        'xlm-mlm-enfr-1024'),
          (DistilBertModel, DistilBertTokenizer, 'distilbert-base-cased'),
          (RobertaModel,    RobertaTokenizer,    'roberta-base'),
          (XLMRobertaModel, XLMRobertaTokenizer, 'xlm-roberta-base'),
         ]

# 要使用TensorFlow 2.0版本的模型，只需在类名前面加上“TF”，例如。“TFRobertaModel”是TF2.0版本的PyTorch模型“RobertaModel”

# 让我们用每个模型将一些文本编码成隐藏状态序列:
for model_class, tokenizer_class, pretrained_weights in MODELS:
    # 加载pretrained模型/分词器
    tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_weights)
    model = model_class.from_pretrained(pretrained_weights)

    # 编码文本
    input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode("Here is some text to encode", add_special_tokens=True)])  # 添加特殊标记
    with torch.no_grad():
        last_hidden_states = model(input_ids)[0]  # 模型输出是元组

# 每个架构都提供了几个类，用于对下游任务进行调优，例如。
BERT_MODEL_CLASSES = [BertModel, BertForPreTraining, BertForMaskedLM, BertForNextSentencePrediction,
                      BertForSequenceClassification, BertForTokenClassification, BertForQuestionAnswering]

# 体系结构的所有类都可以从该体系结构的预训练权重开始
#注意，为微调添加的额外权重只在需要接受下游任务的训练时初始化

pretrained_weights = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_weights)
for model_class in BERT_MODEL_CLASSES:
    # 载入模型/分词器
    model = model_class.from_pretrained(pretrained_weights)

    # 模型可以在每一层返回隐藏状态和带有注意力机制的权值
    model = model_class.from_pretrained(pretrained_weights,
                                        output_hidden_states=True,
                                        output_attentions=True)
    input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode("Let's see all hidden-states and attentions on this text")])
    all_hidden_states, all_attentions = model(input_ids)[-2:]

    #模型与Torchscript兼容
    model = model_class.from_pretrained(pretrained_weights, torchscript=True)
    traced_model = torch.jit.trace(model, (input_ids,))

    # 模型和分词的简单序列化
    model.save_pretrained('./directory/to/save/')  # 保存
    model = model_class.from_pretrained('./directory/to/save/')  # 重载
    tokenizer.save_pretrained('./directory/to/save/')  # 保存
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('./directory/to/save/')  # 重载

快速游览TF2.0的训练和与PyTorch的互操作性

让我们做一个快速的例子如何用12行代码训练TensorFlow 2.0模型,然后加载在PyTorch快速检验/测试。

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets
from transformers import *

# 从预训练模型/词汇表中加载数据集、分词器、模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased')
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-cased')
data = tensorflow_datasets.load('glue/mrpc')

# 准备数据集作为tf.data.Dataset的实例
train_dataset = glue_convert_examples_to_features(data['train'], tokenizer, max_length=128, task='mrpc')
valid_dataset = glue_convert_examples_to_features(data['validation'], tokenizer, max_length=128, task='mrpc')
train_dataset = train_dataset.shuffle(100).batch(32).repeat(2)
valid_dataset = valid_dataset.batch(64)

# 准备训练:编写tf.keras模型与优化，损失和学习率调度
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=3e-5, epsilon=1e-08, clipnorm=1.0)
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy('accuracy')
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=[metric])

# 用tf.keras.Model.fit进行测试和评估
history = model.fit(train_dataset, epochs=2, steps_per_epoch=115,
                    validation_data=valid_dataset, validation_steps=7)

# 在PyTorch中加载TensorFlow模型进行检查
model.save_pretrained('./save/')
pytorch_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('./save/', from_tf=True)

#让我们看看我们的模型是否学会了这个任务
sentence_0 = "This research was consistent with his findings."
sentence_1 = "His findings were compatible with this research."
sentence_2 = "His findings were not compatible with this research."
inputs_1 = tokenizer.encode_plus(sentence_0, sentence_1, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')
inputs_2 = tokenizer.encode_plus(sentence_0, sentence_2, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')

pred_1 = pytorch_model(inputs_1['input_ids'], token_type_ids=inputs_1['token_type_ids'])[0].argmax().item()
pred_2 = pytorch_model(inputs_2['input_ids'], token_type_ids=inputs_2['token_type_ids'])[0].argmax().item()

print("sentence_1 is", "a paraphrase" if pred_1 else "not a paraphrase", "of sentence_0")
print("sentence_2 is", "a paraphrase" if pred_2 else "not a paraphrase", "of sentence_0")