用于微调pkuseg模型的train函数的源代码

以下是用于微调pkuseg模型的train函数的源代码：

import os
import time
import torch
import argparse
from tqdm import tqdm
from pkuseg.models import BiLSTM_CRF
from pkuseg.utils import load_model, load_data, batch_yield, evaluate

def train(args):
    # 加载训练数据和字典
    train_data, word2id, tag2id = load_data(args.data_dir, data_type='train')
    # 加载验证数据
    dev_data = load_data(args.data_dir, data_type='dev', word2id=word2id, tag2id=tag2id)

    # 创建模型
    model = BiLSTM_CRF(len(word2id), len(tag2id), args.embed_size, args.hidden_size,
                       dropout=args.dropout, init_embedding=None)

    # 加载预训练的模型
    if args.pretrained_model_path:
        print('Loading pretrained model from {}'.format(args.pretrained_model_path))
        model = load_model(model, args.pretrained_model_path)

    # 将模型移动到GPU上
    if torch.cuda.is_available():
        model.cuda()

    # 设置优化器和学习率
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)

    # 开始训练
    print('Start training...')
    best_dev_f1 = 0.
    for epoch in range(args.num_epochs):
        start_time = time.time()
        model.train()
        total_loss = 0.
        for i, (words, tags) in tqdm(enumerate(batch_yield(train_data, args.batch_size, word2id, tag2id))):
            # 将数据移动到GPU上
            if torch.cuda.is_available():
                words = words.cuda()
                tags = tags.cuda()

            # 前向传播和计算损失
            loss = model.neg_log_likelihood(words, tags)
            total_loss += loss.item()

            # 反向传播和更新参数
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), args.clip_grad)
            optimizer.step()

        # 计算验证集的F1值
        dev_f1 = evaluate(model, dev_data, word2id, tag2id, batch_size=args.batch_size)

        # 保存最好的模型
        if dev_f1 > best_dev_f1:
            best_dev_f1 = dev_f1
            if not os.path.exists(args.save_dir):
                os.makedirs(args.save_dir)
            torch.save(model.state_dict(), os.path.join(args.save_dir, 'best_model.pth'))

        # 打印训练结果
        print('Epoch: {}, Loss: {:.4f}, Dev F1: {:.4f}, Time: {:.2f}s'.format(epoch+1, total_loss, dev_f1, time.time()-start_time))

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--data_dir', type=str, default='./data', help='Directory of training data.')
    parser.add_argument('--pretrained_model_path', type=str, default=None, help='Path of pretrained model.')
    parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='./models', help='Directory to save the trained model.')
    parser.add_argument('--embed_size', type=int, default=100, help='Dimension of word embedding.')
    parser.add_argument('--hidden_size', type=int, default=128, help='Dimension of hidden layer.')
    parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.5, help='Dropout rate.')
    parser.add_argument('--clip_grad', type=float, default=5.0, help='Clip gradient.')
    parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.001, help='Learning rate.')
    parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=64, help='Batch size.')
    parser.add_argument('--num_epochs', type=int, default=10, help='Number of epochs.')
    args = parser.parse_args()
    train(args)

这个函数的作用是用于在训练数据上微调pkuseg模型。它首先加载训练数据和字典，然后创建一个BiLSTM_CRF模型。如果指定了预训练的模型，则加载预训练的模型。接下来，设置优化器和学习率，并开始训练。在每个epoch中，模型进行前向传播和计算损失、反向传播和更新参数。在每个epoch结束时，计算验证集的F1值并保存最好的模型。最后，输出训练结果。