bert微调做二分类任务代码

时间: 2023-06-18 07:02:49 浏览: 47
下面是使用PyTorch实现BERT微调进行二分类任务的代码示例: ```python import torch from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW, get_linear_schedule_with_warmup # 定义一些基本参数 MAX_LEN = 128 BATCH_SIZE = 32 EPOCHS = 4 LEARNING_RATE = 2e-5 # 加载数据 train_texts = [...] # 训练集文本 train_labels = [...] # 训练集标签 test_texts = [...] # 测试集文本 test_labels = [...] # 测试集标签 # 加载BERT tokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case=True) # 对训练集和测试集进行编码 train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True, max_length=MAX_LEN) test_encodings = tokenizer(test_texts, truncation=True, padding=True, max_length=MAX_LEN) # 将编码转换为PyTorch tensors train_labels = torch.tensor(train_labels) test_labels = torch.tensor(test_labels) train_dataset = TensorDataset(torch.tensor(train_encodings['input_ids']), torch.tensor(train_encodings['attention_mask']), train_labels) test_dataset = TensorDataset(torch.tensor(test_encodings['input_ids']), torch.tensor(test_encodings['attention_mask']), test_labels) # 创建数据加载器 train_sampler = RandomSampler(train_dataset) train_dataloader = DataLoader(train_dataset, sampler=train_sampler, batch_size=BATCH_SIZE) test_sampler = SequentialSampler(test_dataset) test_dataloader = DataLoader(test_dataset, sampler=test_sampler, batch_size=BATCH_SIZE) # 加载BERT模型 model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2) # 定义优化器和学习率调度器 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=LEARNING_RATE, eps=1e-8) total_steps = len(train_dataloader) * EPOCHS scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=total_steps) # 训练BERT模型 for epoch in range(EPOCHS): for step, batch in enumerate(train_dataloader): # 将batch转换为GPU tensor batch = tuple(t.to('cuda') for t in batch) inputs = {'input_ids': batch[0], 'attention_mask': batch[1], 'labels': batch[2]} outputs = model(**inputs) loss = outputs[0] loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) optimizer.step() scheduler.step() optimizer.zero_grad() # 在测试集上评估模型 model.eval() test_loss, test_accuracy = 0, 0 nb_test_steps, nb_test_examples = 0, 0 for batch in test_dataloader: batch = tuple(t.to('cuda') for t in batch) inputs = {'input_ids': batch[0], 'attention_mask': batch[1], 'labels': batch[2]} with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) logits = outputs[1] logits = logits.detach().cpu().numpy() label_ids = inputs['labels'].cpu().numpy() tmp_test_accuracy = accuracy(logits, label_ids) test_accuracy += tmp_test_accuracy nb_test_examples += inputs['input_ids'].size(0) nb_test_steps += 1 test_accuracy = test_accuracy / nb_test_examples print('Epoch: {}, Test Accuracy: {}'.format(epoch, test_accuracy)) ``` 其中,`train_texts`和`train_labels`是训练集的文本和标签,`test_texts`和`test_labels`是测试集的文本和标签。`tokenizer`用来将文本转换为BERT的输入格式,`BertForSequenceClassification`是带有分类层的BERT模型,`AdamW`是用于优化模型的优化器,`get_linear_schedule_with_warmup`是用于调整学习率的调度器。在训练过程中,我们使用了梯度裁剪来避免梯度爆炸,同时在每个epoch结束后在测试集上评估模型的性能。

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