huggingface的transformers的loss

Hugging Face的Transformers库中使用的loss函数取决于您在模型训练过程中所选择的任务。常见的loss函数包括交叉熵损失（CrossEntropyLoss）和平均平方误差损失（MeanSquaredErrorLoss）等。在具体应用中，您可以根据任务类型和数据集的特点选择适当的loss函数。

相关问题

HuggingFace Transformers

### HuggingFace Transformers 使用指南

#### 加载预训练模型和分词器

为了使用 HuggingFace 的 `Transformers` 库，通常会先加载一个预训练的模型及其对应的分词器。这可以通过简单的几行代码完成：

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-uncased')

这段代码展示了如何利用 BERT 模型进行初始化[^1]。

#### 数据准备与处理

当涉及到具体任务的数据时，比如文本分类或命名实体识别，数据需要被适当地编码成模型可以理解的形式。对于大多数 NLP 任务而言，这意味着将原始字符串转换为 token ID 列表，并可能添加特殊的标记来指示句子边界或其他结构化信息。

inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
labels = tokenizer("Hello, my cat is cute", return_tensors="pt")["input_ids"]

这里展示了一个例子，在这个例子中输入了一句话并将其转化为张量形式以便于后续操作[^3]。

#### 微调现有模型

如果想要针对特定领域或者更具体的下游任务改进性能，则可以选择基于现有的大型语言模型基础上做进一步的学习——即所谓的“微调”。此过程涉及调整部分参数而不是重新开始整个训练流程。

outputs = model(**inputs, labels=labels)
loss = outputs.loss
logits = outputs.logits

上述片段说明了通过提供标签来进行监督学习的方式之一；损失函数计算结果可用于反向传播更新权重值。

#### 部署推理服务

一旦有了满意的模型版本之后就可以考虑部署到生产环境中去了。Hugging Face 提供了一些工具可以帮助快速建立 RESTful API 或者 WebSocket 连接使得外部应用程序能够方便地访问这些强大的自然语言处理能力。

from fastapi import FastAPI
import torch

app = FastAPI()

@app.post("/predict/")
async def predict(text: str):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', truncation=True, padding=True)
    with torch.no_grad():
        logits = model(**inputs).logits
    predicted_class_id = logits.argmax().item()
    return {"prediction": model.config.id2label[predicted_class_id]}

该FastAPI脚本创建了一个简易web接口用于接收待预测文本并通过已训练好的transformer模型返回类别预测结果。

huggingface transformers实战

Hugging Face Transformers 是一个基于 PyTorch 和 TensorFlow 的自然语言处理（NLP）库，它提供了用于训练、微调和使用最先进的预训练模型的工具和接口。以下是使用 Hugging Face Transformers 进行实战的一些示例。

1. 文本分类

文本分类是将文本分为不同的类别或标签的任务。在这个示例中，我们将使用 Hugging Face Transformers 中的 DistilBERT 模型来训练一个情感分析分类器，以将电影评论分为正面或负面。

from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForSequenceClassification
import torch

tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained('distilbert-base-uncased')

# 训练数据
train_texts = ["I really liked this movie", "The plot was boring and predictable"]
train_labels = [1, 0]

# 将文本编码为输入张量
train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True)

# 将标签编码为张量
train_labels = torch.tensor(train_labels)

# 训练模型
model.train()
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
for epoch in range(3):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(**train_encodings, labels=train_labels)
    loss = outputs.loss
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 预测新的评论
texts = ["This is a great movie", "I hated this movie"]
encodings = tokenizer(texts, truncation=True, padding=True)
model.eval()
with torch.no_grad():
    outputs = model(**encodings)
    predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=1)
print(predictions)

2. 问答系统

问答系统是回答用户提出的问题的模型。在这个示例中，我们将使用 Hugging Face Transformers 中的 DistilBERT 模型和 SQuAD 数据集来训练一个简单的问答系统。

from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForQuestionAnswering
import torch

tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
model = DistilBertForQuestionAnswering.from_pretrained('distilbert-base-uncased')

# 加载 SQuAD 数据集
from transformers import squad_convert_examples_to_features, SquadExample, SquadFeatures, squad_processors
processor = squad_processors['squad']
examples = processor.get_train_examples('data')
features = squad_convert_examples_to_features(examples=examples, tokenizer=tokenizer, max_seq_length=384, doc_stride=128, max_query_length=64, is_training=True)

# 训练模型
model.train()
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
for epoch in range(3):
    for feature in features:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(input_ids=torch.tensor([feature.input_ids]), attention_mask=torch.tensor([feature.attention_mask]), start_positions=torch.tensor([feature.start_position]), end_positions=torch.tensor([feature.end_position]))
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 预测新的问题
text = "What is the capital of France?"
question = "What country's capital is Paris?"
inputs = tokenizer.encode_plus(question, text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')
model.eval()
with torch.no_grad():
    start_scores, end_scores = model(**inputs)
    start_index = torch.argmax(start_scores)
    end_index = torch.argmax(end_scores)
    answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][start_index:end_index+1]))
print(answer)

3. 文本生成

文本生成是使用预训练模型生成自然语言文本的任务。在这个示例中，我们将使用 Hugging Face Transformers 中的 GPT-2 模型生成一些小说的开头。

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
import torch

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 生成新的文本
seed_text = "In a hole in the ground there lived a hobbit."
encoded = tokenizer.encode(seed_text, return_tensors='pt')
model.eval()
with torch.no_grad():
    output = model.generate(encoded, max_length=100, do_sample=True)
    generated = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated)

这些示例只是 Hugging Face Transformers 库的一部分功能。您可以通过访问 Hugging Face Transformers 官方文档来了解更多信息。