BERT中定义batch大小的函数
时间: 2024-05-27 13:13:51 浏览: 18
在BERT中,定义batch大小的函数是`batch_size_fn`。这个函数的作用是根据输入的样本长度来动态地调整batch大小。
具体来说,`batch_size_fn`函数需要接受一个batch的样本列表作为输入,然后返回该batch的实际大小。在BERT中,通常使用的是动态的batch大小,即根据最长的样本的长度来决定batch大小。因此,`batch_size_fn`函数会计算出batch中最长的样本的长度,然后根据这个长度来确定batch的大小。
在BERT的实现中,`batch_size_fn`函数通常是由`DataLoader`类的`collate_fn`参数调用的。`collate_fn`参数的作用是将多个样本组成一个batch,并调用`batch_size_fn`函数来确定batch的大小。
相关问题
用Bert实现中文文本分类的代码
以下是用BERT实现中文文本分类的代码,包括数据预处理、模型构建和训练等步骤:
1. 数据预处理
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
import os
from sklearn.model_selection import train_test_split
from transformers import BertTokenizer
# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 标签映射
labels = df['label'].unique()
label2id = {label: index for index, label in enumerate(labels)}
id2label = {index: label for index, label in enumerate(labels)}
# 文本处理
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
max_length = 128
def create_inputs_targets(data):
input_ids = []
attention_masks = []
targets = []
for _, row in data.iterrows():
text = row['text']
label = row['label']
# 分词
encoded_dict = tokenizer.encode_plus(text,
add_special_tokens=True,
max_length=max_length,
pad_to_max_length=True,
return_attention_mask=True,
return_tensors='tf')
input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])
targets.append(label2id[label])
return np.array(input_ids), np.array(attention_masks), np.array(targets)
# 划分数据集
train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)
train_inputs, train_masks, train_targets = create_inputs_targets(train_data)
test_inputs, test_masks, test_targets = create_inputs_targets(test_data)
```
2. 模型构建
```python
from transformers import TFBertForSequenceClassification
# 加载预训练模型
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=len(labels))
# 定义优化器和损失函数
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-5)
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=['accuracy'])
```
3. 模型训练
```python
batch_size = 32
epochs = 3
# 训练模型
history = model.fit([train_inputs, train_masks], train_targets, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1)
```
4. 模型评估
```python
test_loss, test_accuracy = model.evaluate([test_inputs, test_masks], test_targets, batch_size=batch_size)
print('Test Loss:', test_loss)
print('Test Accuracy:', test_accuracy)
```
以上是用BERT实现中文文本分类的完整代码,其中数据集需自行准备。
bert微调代码
好的,你想了解BERT微调的代码,这是一个Python实现的BERT微调示例代码,使用PyTorch库:
```
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
# 加载预训练模型和tokenizer
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 定义数据集
sentences = ['This is an example.', 'Another example is this.']
labels = [1, 0]
# 将文本转换为Bert词汇表中的标记,并添加特殊标记
input_ids = []
attention_masks = []
for sent in sentences:
encoded_dict = tokenizer.encode_plus(sent, add_special_tokens=True, max_length=64, pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, return_tensors='pt')
input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])
input_ids = torch.cat(input_ids, dim=0)
attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0)
labels = torch.tensor(labels)
# 定义训练集和数据加载器
dataset = TensorDataset(input_ids, attention_masks, labels)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32)
# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
# 训练模型
for epoch in range(3):
for batch in dataloader:
input_ids_batch, attention_masks_batch, labels_batch = tuple(t.to(device) for t in batch)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(input_ids_batch, token_type_ids=None, attention_mask=attention_masks_batch, labels=labels_batch)
loss = outputs[0]
loss.backward()
optimizer.step()
```
这段代码中,我们首先加载了预训练的BERT模型和tokenizer。然后,我们定义了一个小的数据集,包含两个样本和相应的标签。接下来,我们将文本转换为BERT词汇表中的标记,并添加特殊标记,以便将其输入BERT模型进行微调。我们还定义了一个数据加载器,以便在训练期间有效地加载数据。
接下来,我们定义了一个优化器和一个损失函数,用于训练模型。在训练期间,我们迭代数据加载器中的每个批次,并使用反向传播和优化器来更新模型的权重。在每个批次之后,我们计算损失并将其记录下来,以便我们可以在训练结束时评估模型的性能。
希望这个代码示例能够帮助你更好地理解BERT微调的实现!
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