python实战（九）——如何微调预训练模型？

一、任务目标

        在之前的实战项目中，我们都是直接使用预训练模型，如Bert进行文本表示，进而再训练下游模型用于预测。尽管预训练模型具备强大的zero-shot能力和领域知识迁移能力，但在一些特定领域中，预训练模型的表现依旧是不足的。那么，为了让预训练模型能够更好地适应我们当前的任务，微调就成为了一个必要途径。这里，我们将展示如何进行预训练模型的微调，并给出详细的python建模框架解读。

二、微调流程

        为了更加方便地对预训练模型进行微调，我们通过pytorch来搭建一个数据集类和模型类：

1、数据集类构建

        为了提高torch训练模型的效率，我们往往会自定义一个dataset类，用于对原始数据的批量处理。在数据量小的时候可以直接写循环，但是为了规范我们的代码，且为了让程序具备处理大批量数据的能力，使用Dataset和DataLoader是必要的。

from torch.utils.data import Dataset

# 自定义数据集类，并继承Dataset
class taskDataset(Dataset):
    def __init__(self, texts, labels, tokenizer, max_len):
        # 数据和标签
        self.texts = texts
        self.labels = labels
        # 分词器和文本最大长度
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_len = max_len

    def __len__(self):
        return len(self.texts)
    
    def __getitem__(self,idx):
        
        text = self.texts[idx]
        label = self.labels[idx]
        
        encoding = self.tokenizer.encode_plus(
            text,
            add_special_tokens=True,
            max_length=self.max_len,
            return_token_type_ids=False,
            padding='max_length',
            truncation=True,
            return_attention_mask=True,
            return_tensors='pt',
        )
        
        return {
            'text': text,
            'input_ids': encoding['input_ids'].flatten(),
            'attention_mask': encoding['attention_mask'].flatten(),
            'labels': torch.tensor(label, dtype=torch.long)
        }

        taskDataset类用于后续的DataLoader数据加载，DataLoader会根据我们在taskDataset中定义的方法批量处理数据并返回相应格式的结果。其中，taskDataset必须包含__init__，__len__和__getitem__方法。除了__len__方法直接返回数据长度之外，其余两个方法的输入和输出由我们自定义，只需要确保输出的结果能够输入到预训练模型中即可（即符合预训练模型输入要求）。

2、模型类构建

        定义好数据集类之后，模型类也是必不可少的。模型类必须包括__init__和forward两个类方法，而类方法的参数输入和输出则由我们定义。一般而言，__init__方法中会定义好预训练模型层以及其后的附加层（对于不同的任务和模型结构，更改此处模型层定义即可），而forward方法则获取预训练模型必要的输入以及其他可选参数，并定义好输入数据的处理步骤，例如先经过bert层，再经过fc1，最后fc2等，输出一般是logits，即最后一层的神经元输出值（对应任务输出要求，例如这里是三分类，那么forward输出的结果应当是三个神值，代表属于对应类的概率）。

import torch.nn as nn

class BertMLPClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(BertMLPClassifier, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.3)
        self.fc1 = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 3)
    
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        pooled_output = outputs[1]  # BERT的池化输出
        x = self.dropout(pooled_output)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

3、数据准备

        完成了数据集类和模型类的定义之后，我们就可以开始准备数据了。首先读取数据集，并划分训练集和测试集，然后taskDataset对数据进行处理，最后调用DataLoader实现批量数据的输出。这里，我们使用的是kaggle的