加载bert的ckpt模型并训练

加载BERT模型并在特定任务上继续训练通常涉及以下几个步骤：

1. **安装依赖**：首先，你需要安装PyTorch和transformers库，这两个库提供了BERT模型及其相关的工具。

pip install torch torchvision transformers

2. **加载预训练模型**：使用`from_pretrained`函数加载BERT的基础模型，比如`bert-base-uncased`等，它会下载模型权重。

from transformers import BertModel, BertTokenizer

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

3. **获取数据集**：准备用于微调的数据集，通常需要将文本转换成模型可以接受的输入格式（例如Token IDs、Segment IDs和Masked Tokens）。

4. **设置模型为可训练模式**：由于BERT在预训练阶段是固定的，所以在微调前需要将其设置为可训练状态。

model.train()

5. **定义损失函数和优化器**：根据任务需求选择合适的损失函数，如交叉熵损失，然后创建优化器，如Adam或SGD。

6. **训练循环**：
- 将每个批次的数据通过`model`计算预测和真实标签的差异（loss）。
- 使用优化器更新模型参数。

   for epoch in range(num_epochs):
       for batch in dataloader:
           inputs = tokenizer(batch['text'], padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
           outputs = model(**inputs)
           loss = ... # 计算损失
           optimizer.zero_grad()  # 清空梯度
           loss.backward()        # 反向传播
           optimizer.step()       # 更新参数

7. **保存模型**：训练完成后，你可以保存微调后的模型以便后续使用。

model.save_pretrained('./my_trained_bert_model')