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Hugging Face实战-系列教程2：AutoModel模型自动选择工具_机器学习杨卓越的博客-CSDN博客

今天要做的这个任务其实就是一个调包的过程，但是我们需要了解一下这个流程。这个流程熟悉了，NLP领域的很多问题都可以按照这个流程去做了，比如对话生成、机器翻译、文本摘要等任务，你脑海中就会浮现出一个通用模板了，你不需要在做所有的子任务之前都需要再熟悉一遍了。你只需要知道，到了今天在NLP领域的所有任务，都可以用Transformer结合Hugging Face去玩就行了。 

1、相关背景

NLP要解决的任务：

1. 处理文本数据，首先对文本数据进行分词操作(分词的方法可能会不同，中文常见的就是分词或者分字)
2. 分完的词它不还是字符嘛，计算机还不认识，最终我们希望把这些字符映射成实际的特征（向量）
3. 输入搞定好了之后，接下来咱们要构建模型了（一般都用预训练模型，例如BERT,GPT系列等）
4. 怎么去完成我们自己的任务呢，基本上就是在预训练模型的基础上进行微调（训练我们自己数据的过程）

2012年的word2vec到现在除了科研机构，已经完全不需要使用了。绝大多数的算法工程师和科研人员都没有机会去参与词向量的制作。词向量的制作，这个数据量已经不仅仅是用G或者T来衡量的单位，这个数据量是非常惊人的。

国内一般使用哈工大的或者清华的词向量库，我们调现成的就行，别觉得调现成的很low，这是最方便的做法。（你自己做，先不说你有没有这种级别的计算资源，你存都没地方存，真做起来电费你都交不起）。我们需要做的就是在别人的模型和词库基础上，对模型进行微调来解决自己的任务。

NLP任务，主要分成两个方向来学习一个是谷歌的bert，一个是openAI的gpt，二者都是2018年所出的模型基本同一时间，谁抄谁还不一定呢。

2、安装测试

首先看看怎么使用Hugging Face给我们提供的包，首先安装：

安装就是很简单，打开命令行，执行这个命令就是装，只需要这一步操作！（没有什么CPU、GPU版本，没有一大串恶心人的操作，可能之前装Pytorch、TF还有一些商汤做的一些包，已经把我们算法工程给装怕了。）

pip install transformers

但是在此之前，你最起码要把深度学习的环境配置好，可以参考我这篇文章：PyTorch深度学习开发环境搭建全教程

先来瞅瞅多简单就干了一个大活
Huggingface这个包基本上就是调用即可，开箱即用的过程

对刚刚安装的包进行Hello Word级别任务测试：

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
from transformers import pipeline#用人家设计好的流程完成一些简单的任务
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
classifier(
    [
        "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.",
        "I hate this so much!",
    ]
)

输出结果：

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9598050713539124},
 {'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9994558691978455}]

这就是从transformers调出一个pipeline模块，这个模块可以给你提供很多接口，比如sentiment-analysis就是情感分析接口，第一次执行这个代码的时候，会给你下载一些已经训练好的模型。（你跑这个可能不需要梯子，但是你玩HuggingFace没有梯子可能还真不行）

下载的模型一般在这个位置：

3、基本流程概述分析

1. 首先就是第一步Raw text输入文本（This course is amazing）
2. 不管是中文还是英文都会将文本转化为ID，（This course is amazing）是四个词为什么会有6个ID呢？后面解释。
3. ID直接输入到模型中（Bert、GPT），生成一个Logits结果
4. 在经过一个后处理词操作，把前面的结果转换成概率

NLP的流程比CV简单的多，在CV领域的任务流程处理方式百花齐放，但是在NLP领域就是Transformer一统天下的格局。NLP的流程非常非常固定，没有任何区别。人类学会人类语言需要两年，这两年过程中的每天可能需要听到上万个词，所以让计算机学会人类语言也是需要一个过程的。NLP任务基本上都是大同小小小异。

4、Tokenizer需要做的事情

• 分词，分字以及特殊字符（起始，终止，间隔，分类等特殊字符可以自己设计的）
• 对每一个token映射得到一个ID（每个词都会对应一个唯一的ID）
• 还有一些辅助信息也可以得到，比如当前词属于哪个句子（还有一些MASK，表示是否事原来的词还是特殊字符等）

上代码：

from transformers import AutoTokenizer#自动判断

checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"#根据这个模型所对应的来加载
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)

（Hugging Face一个特别牛逼的地方就是一个API玩儿所有东西，就不用在多个地方调分词器）

从Transformers中调出一个自动分词器，这个“自动”分词器AutoTokenizer可以根据你选择的模型自动选择分词器，这就太省事儿，但是我们应该怎么选择模型呢？你去Hugging Face上去下载，不知道选哪个，按照销量（下载量）来呗。（现在NLP领域研究的论文，全都得根据Hugging Face去做，为什么？你得做对比试验啊，在HuggingFace就很方便去和别人作对比）

一个小例子：

raw_inputs = [
    "I've been waiting for a this course my whole life.",
    "I hate this so much!",
]
inputs = tokenizer(raw_inputs, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
print(inputs)

解释一下tokenizer的参数：

• raw_inputs：你选择的语言文本
• padding：默认为True，你输入的句子长度不一样，不管你输入多少句子，按照最长的那个进行补齐，补得就是0，padding这个词，我们在卷积神经网络就已经见过了
• truncation：截断操作，这里没用上，其实任务中需要制定一个max_longs参数，指定一个最大长度的句子，事实上所有的模型都指定来512个词为最大长度，谷歌、openAI亦是如此，在深度学习中科学家也很喜欢512个词。也就是说，一个句子最大长度就是512个词
• return_tensors：在Hugging Face中支持多种框架，默认的是PyTorch，PyTorch的数据格式就是tensor，指定为pt

这段代码的输出结果：

{'input_ids': tensor([[ 101, 1045, 1005, 2310, 2042, 3403, 2005, 1037, 2023, 2607, 2026, 2878,
         2166, 1012,  102],
        [ 101, 1045, 5223, 2023, 2061, 2172,  999,  102,    0,    0,    0,    0,
            0,    0,    0]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])}

你需要记住这个input_ids，input_ids这个名字是自动生成的，它是将每一个词都生成一个对应的索引。

比如看第二句话 I hate this so much! 一共有5个单词，但是还得加上标点符号，就是6个，但是在上面的结果中可以看到有8个编号后面再加上一下补长的0，其中101表示一个句子的开头，102表示一个句子的结束，所以有8个编号。（不同分词器的编号规则和内容不一定相同）

也就是说当前的id可以转化为tensor，也可以转化为文本，可以做编码解码的工作

使用这个编号，将句子解码出来，代码：

tokenizer.decode([ 101, 1045, 1005, 2310, 2042, 3403, 2005, 1037, 2023, 2607, 2026, 2878,2166, 1012,  102])

输出的结果：

"[CLS] i've been waiting for a this course my whole life. [SEP]"

这里的CLS表示的是分类的字符，SEP表示终止的字符，也就是说101和102表示特殊字符。

那后面0是什么？前面提到为来保证长度一致，做了padding补齐的操作，通过SEP做来分隔，SEP之前是实际内容，SEP之后是补0的内容，但是我们注意到了一个叫做attention_mask的东西。我们在做Transformer在做Self-Attention的时候，每一个词都需要跟所有的词计算关系（还不知道什么是Transformer去看我的这篇文章），那我后面补了0，需要前面的词需要和0计算关系吗？是不是不用啊。attention_mask表示的意思就是SEP后面的0，是不用计算的，全都是占位符而已。

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