关于算法:应用实践Paddle分类模型大集成者PaddleHubFinetuneprompt

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我的项目连贯：
[利用实际：分类模型大集成者[PaddleHub、Finetune、prompt]](https://aistudio.baidu.com/ai...)

1.基于PaddleHub下的分类模型构建

PaddleHub--API接口文档阐明：遇到不晓得参数设置具体情况追查接口阐明！！！

https://paddlehub.readthedocs...

应用PaddleHub Fine-tune API进行Fine-tune能够分为4个步骤。

1. 抉择模型
2. 加载数据集
3. 抉择优化策略和运行配置

4. 执行fine-tune并评估模型

   1.1 二分类模型demo

   抉择模型

paddlehub反对模型列表

PaddleHub还提供BERT等模型可供选择, 以后反对文本分类工作的模型对应的加载示例如下：

通过以上的一行代码，model初始化为一个实用于文本分类工作的模型，为ERNIE的预训练模型后拼接上一个全连贯网络（Full Connected）。

model = hub.Module(name='ernie',task='seq-cls', num_classes=2)

hub.Module的参数用法如下：

• name：模型名称，能够抉择ernie，ernie_tiny，bert-base-cased， bert-base-chinese, roberta-wwm-ext，roberta-wwm-ext-large等。
• task：fine-tune工作。此处为seq-cls，示意文本分类工作。
• num_classes：示意以后文本分类工作的类别数，依据具体应用的数据集确定，默认为2。

加载数据集：

加载官网提供数据集：选用中文情感分类公开数据集ChnSentiCorp为示例（二分类经典数据集）

train_dataset = hub.datasets.ChnSentiCorp(tokenizer=model.get_tokenizer(), max_seq_len=128, mode='train')dev_dataset = hub.datasets.ChnSentiCorp(tokenizer=model.get_tokenizer(), max_seq_len=128, mode='dev')test_dataset = hub.datasets.ChnSentiCorp(tokenizer=model.get_tokenizer(), max_seq_len=128, mode='test')#查看数据集for i in range(10):    print(test_dataset.examples[i])

参数问题请查看文档：https://paddlehub.readthedocs...

ChnSentiCorp的参数用法如下：

• tokenizer：示意该module所需用到的tokenizer，其将对输出文本实现切词，并转化成module运行所需模型输出格局。
• mode：抉择数据模式，可选项有 train, dev, test， 默认为train。
• max_seq_len：ERNIE/BERT模型应用的最大序列长度，若呈现显存有余，请适当调低这一参数。

tokenizer的作用是将原始输出文本转化成模型model能够承受的输出数据模式。 PaddleHub 2.0中的各种预训练模型曾经内置了相应的tokenizer，能够通过model.get_tokenizer办法获取。

optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=5e-5, parameters=model.parameters())  # 优化器的抉择和参数配置trainer = hub.Trainer(model, optimizer, checkpoint_dir='./chekpoint', use_gpu=True,use_vdl=True)        # fine-tune工作的执行者

优化策略

Paddle2.0-rc提供了多种优化器抉择，如SGD, Adam, Adamax等，具体参见https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/optimizer/Overview_cn.html#about-lr

在本教程中抉择了Adam优化器，其的参数用法:

• learning_rate: 全局学习率。默认为1e-3；
• parameters: 待优化模型参数。

运行配置

Trainer 次要管制Fine-tune工作的训练，是工作的发起者，蕴含以下可管制的参数:

• model: 被优化模型；
• optimizer: 优化器抉择；
• use_gpu: 是否应用gpu训练；
• use_vdl: 是否应用vdl可视化训练过程；
• checkpoint_dir: 保留模型参数的地址；
• compare_metrics: 保留最优模型的掂量指标；

执行fine-tune并评估模型

trainer.train(train_dataset, epochs=3, batch_size=32, eval_dataset=dev_dataset,log_interval=10, save_interval=1)   # 配置训练参数，启动训练，并指定验证集

trainer.train 次要管制具体的训练过程，蕴含以下可管制的参数：

def train(    train_dataset: paddle.io.Dataset,    epochs: int = 1,    batch_size: int = 1,    num_workers: int = 0,    eval_dataset: paddle.io.Dataset = None,    log_interval: int = 10,    save_interval: int = 10,    collate_fn: Callable = None):

• train_dataset: 训练时所用的数据集；
• epochs: 训练轮数；
• batch_size: 训练的批大小，如果应用GPU，请依据理论状况调整batch_size；
• num_workers: works的数量，默认为0；
• eval_dataset: 验证集；
• log_interval: 打印日志的距离， 单位为执行批训练的次数,举荐设置为50,100 默认值为10。
• save_interval: 保留模型的距离频次，单位为执行训练的轮数。

result = trainer.evaluate(test_dataset, batch_size=32)    # 在测试集上评估以后训练模型

def evaluate(    eval_dataset: paddle.io.Dataset,    batch_size: int = 1,    num_workers: int = 0,    collate_fn: Callable = None):

应用模型进行预测

当Finetune实现后，咱们加载训练后保留的最佳模型来进行预测，残缺预测代码如下：

import numpy as np# Data to be prdicteddata = [    ["这个宾馆比拟古老了，特价的房间也很个别。总体来说个别"],     ["交通不便；环境很好；服务态度很好 房间较小"],    ["还略微重了点，可能是硬盘大的原故，还要再轻半斤就好了。其余要进一步验证。贴的几种膜气泡较多，用不了多久就要更换了，屏幕膜稍好点，但比没有要强多了。倡议配赠几张膜让用用户本人贴。"],    ["前台接待太差，酒店有A B楼之分，自己check－in后，前台未通知B楼在何处，并且B楼无显著批示；房间太小，基本不像4星级设施，下次不会再抉择入住此店啦"],     ["19天硬盘就罢工了~~~算上运来的一周都没用上15天~~~可就是不能换了~~~唉~~~~你说这算什么事呀~~~"]]label_map = {0: 'negative', 1: 'positive'}#加载模型model = hub.Module(    name='ernie',    task='seq-cls',    load_checkpoint='./ckpt/best_model/model.pdparams',    label_map=label_map)results = model.predict(data, max_seq_len=128, batch_size=1, use_gpu=True)for idx, text in enumerate(data):    print('Data: {} \t Lable: {}'.format(text[0], results[idx]))

Data: 这个宾馆比拟古老了，特价的房间也很个别。总体来说个别      Lable: negativeData: 交通不便；环境很好；服务态度很好 房间较小      Lable: positiveData: 还略微重了点，可能是硬盘大的原故，还要再轻半斤就好了。其余要进一步验证。贴的几种膜气泡较多，用不了多久就要更换了，屏幕膜稍好点，但比没有要强多了。倡议配赠几张膜让用用户本人贴。      Lable: negativeData: 前台接待太差，酒店有A B楼之分，自己check－in后，前台未通知B楼在何处，并且B楼无显著批示；房间太小，基本不像4星级设施，下次不会再抉择入住此店啦      Lable: negativeData: 19天硬盘就罢工了~~~算上运来的一周都没用上15天~~~可就是不能换了~~~唉~~~~你说这算什么事呀~~~      Lable: negative

至此二分类工作实现，须要实现程序，见文件paddlehub train 和predic文件，进行脚本运行！

1.2 多分类工作demo

1.2.1自定义数据集

本示例数据集是由清华大学提供的新闻文本数据集THUCNews。THUCNews是依据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，蕴含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。咱们在原始新浪新闻分类体系的根底上，从新整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐。为了疾速展现如何应用PaddleHub实现文本分类工作，该示例数据集从THUCNews训练集中随机抽取了9000条文本数据集作为本示例的训练集，从验证集中14个类别每个类别随机抽取100条数据作为本示例的验证集，测试集抽取形式和验证集雷同

如果心愿应用自定义的数据集，则须要对自定义数据进行相应的预处理，将数据集文件解决成预训练模型能够读取的格局。例如用PaddleHub文本分类工作应用自定义数据时，须要切分数据集，将数据集切分为训练集、验证集和测试集。

a. 设置数据集目录。
用户须要将数据集目录设定为如下格局。

├──data: 数据目录   ├── train.txt: 训练集数据   ├── dev.txt: 验证集数据   └── test.txt: 测试集数据

b. 设置文件格式和内容。
训练集、验证集和测试集文件的编码格局倡议为utf8格局。内容的第一列是文本内容，第二列为文本类别标签。列与列之间以Tab键分隔。倡议在数据集文件第一行填写列阐明"label"和"text_a"，两头以Tab键分隔，示例如下：

label    text_a房产    昌平京基鹭府10月29日推别墅1200万套起享97折教育    贵州2011高考录取分数线公布文科一本448分社会    泛滥白领因个体户口面临结婚难题

#查看数据集%cd /home/aistudio/数据集!tar -zxvf thu_news.tar.gz!ls -hl thu_news!head -n 3 thu_news/train.txt

c. 加载自定义数据集。 加载文本分类的自定义数据集，用户仅须要继承基类TextClassificationDataset，批改数据集寄存地址以及类别即可，具体能够参考如下代码：

#办法一：import paddlehub as hubimport paddlemodel = hub.Module(name="ernie_tiny", task='seq-cls', num_classes=14) # 在多分类工作中，num_classes须要显式地指定类别数，此处依据数据集设置为14import os, io, csvfrom paddlehub.datasets.base_nlp_dataset import InputExample, TextClassificationDataset# 数据集寄存地位DATA_DIR="/home/aistudio/数据集/thu_news"class ThuNews(TextClassificationDataset):    def __init__(self, tokenizer, mode='train', max_seq_len=128):        if mode == 'train':            data_file = 'train.txt'        elif mode == 'test':            data_file = 'test.txt'        else:            data_file = 'valid.txt'        super(ThuNews, self).__init__(            base_path=DATA_DIR,            data_file=data_file,            tokenizer=tokenizer,            max_seq_len=max_seq_len,            mode=mode,            is_file_with_header=True,            label_list=['体育', '科技', '社会', '娱乐', '股票', '房产', '教育', '时政', '财经', '星座', '游戏', '家居', '彩票', '时尚'])    # 解析文本文件里的样本    def _read_file(self, input_file, is_file_with_header: bool = False):        if not os.path.exists(input_file):            raise RuntimeError("The file {} is not found.".format(input_file))        else:            with io.open(input_file, "r", encoding="UTF-8") as f:                reader = csv.reader(f, delimiter="\t", quotechar=None)                examples = []                seq_id = 0                header = next(reader) if is_file_with_header else None                for line in reader:                    example = InputExample(guid=seq_id, text_a=line[0], label=line[1])                    seq_id += 1                    examples.append(example)                return examplestrain_dataset = ThuNews(model.get_tokenizer(), mode='train', max_seq_len=128)dev_dataset = ThuNews(model.get_tokenizer(), mode='dev', max_seq_len=128)test_dataset = ThuNews(model.get_tokenizer(), mode='test', max_seq_len=128)for e in train_dataset.examples[:3]:    print(e)

# 办法二：对上述步骤精简了一下，然而呈现了一些正告，不过对后果不影响，介意的话举荐用第一个from paddlehub.datasets.base_nlp_dataset import TextClassificationDatasetclass SeqClsDataset(TextClassificationDataset):    # 数据集寄存目录    base_path = '/home/aistudio/数据集/thu_news'    # 数据集的标签列表    label_list=['体育', '科技', '社会', '娱乐', '股票', '房产', '教育', '时政', '财经', '星座', '游戏', '家居', '彩票', '时尚']        def __init__(self, tokenizer, max_seq_len: int = 128, mode: str = 'train'):        if mode == 'train':            data_file = 'train.txt'        elif mode == 'test':            data_file = 'test.txt'        else:            data_file = 'dev.txt'        super().__init__(            base_path=self.base_path,            tokenizer=tokenizer,            max_seq_len=max_seq_len,            mode=mode,            data_file=data_file,            label_list=self.label_list,            is_file_with_header=True)        # 抉择所须要的模型，获取对应的tokenizerimport paddlehub as hubmodel = model = hub.Module(name='ernie_tiny', task='seq-cls', num_classes=len(SeqClsDataset.label_list))tokenizer = model.get_tokenizer()# 实例化训练集train_dataset = SeqClsDataset(tokenizer)

至此用户能够通过SeqClsDataset实例化获取对应的数据集，能够通过hub.Trainer对预训练模型model实现文本分类工作

更多对于图像分类、序列标注等数据自定义参考开发文档： https://github.com/PaddlePadd...

1.2.2 训练&预测后果

optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=5e-5, parameters=model.parameters())  # 优化器的抉择和参数配置trainer = hub.Trainer(model, optimizer, checkpoint_dir='./ckpt', use_gpu=True,use_vdl=True)  # fine-tune工作的执行者,开启可视化trainer.train(train_dataset, epochs=3, batch_size=32, eval_dataset=dev_dataset, save_interval=1)   # 配置训练参数，启动训练，并指定验证集result = trainer.evaluate(test_dataset, batch_size=32)    # 在测试集上评估以后训练模型

训练后果局部展现：

[2022-07-21 11:23:04,936] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=160/282 loss=0.0756 acc=0.9844 lr=0.000050 step/sec=4.78 | ETA 00:03:26[2022-07-21 11:23:07,040] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=170/282 loss=0.0971 acc=0.9781 lr=0.000050 step/sec=4.75 | ETA 00:03:26[2022-07-21 11:23:09,128] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=180/282 loss=0.1516 acc=0.9594 lr=0.000050 step/sec=4.79 | ETA 00:03:25[2022-07-21 11:23:11,210] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=190/282 loss=0.0854 acc=0.9781 lr=0.000050 step/sec=4.80 | ETA 00:03:25[2022-07-21 11:23:13,301] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=200/282 loss=0.0953 acc=0.9781 lr=0.000050 step/sec=4.78 | ETA 00:03:24[2022-07-21 11:23:15,398] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=210/282 loss=0.0761 acc=0.9750 lr=0.000050 step/sec=4.77 | ETA 00:03:24[2022-07-21 11:23:17,497] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=220/282 loss=0.1358 acc=0.9563 lr=0.000050 step/sec=4.76 | ETA 00:03:24[2022-07-21 11:23:19,589] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=230/282 loss=0.1075 acc=0.9750 lr=0.000050 step/sec=4.78 | ETA 00:03:23[2022-07-21 11:23:21,675] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=240/282 loss=0.0858 acc=0.9719 lr=0.000050 step/sec=4.79 | ETA 00:03:23[2022-07-21 11:23:23,764] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=250/282 loss=0.0670 acc=0.9875 lr=0.000050 step/sec=4.79 | ETA 00:03:23[2022-07-21 11:23:25,849] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=260/282 loss=0.0780 acc=0.9781 lr=0.000050 step/sec=4.80 | ETA 00:03:22[2022-07-21 11:23:27,937] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=270/282 loss=0.1262 acc=0.9594 lr=0.000050 step/sec=4.79 | ETA 00:03:22[2022-07-21 11:23:30,025] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=280/282 loss=0.1550 acc=0.9625 lr=0.000050 step/sec=4.79 | ETA 00:03:22[Evaluation result] avg_acc=0.9136

# Data to be prdicteddata = [    # 房产    ["昌平京基鹭府10月29日推别墅1200万套起享97折　　新浪房产讯(编辑郭彪)京基鹭府(论坛相册户型样板间点评地图搜索)售楼处位于昌平区京承高速北七家进口向东北公里路南。我的项目预计10月29日收盘，总价1200万元/套起，2012年年底入住。待售户型为联排户型面积为410-522平方米，独栋户型面积为938平方米，双拼户型面积为522平方米。　　京基鹭府我的项目位于昌平定泗路与西南路交界处。我的项目周边配套齐全，幼儿园：伊顿双语幼儿园、温莎双语幼儿园；中学：北师大亚太实验学校、潞河中学(北京市重点)；大学：王府语言学校、北京邮电大学、古代音乐学院；医院：王府中西医联合医院(三级甲等)、潞河医院、解放军263医院、安贞医院昌平分院；购物：龙德广场、中联万家商厦、世纪华联超市、珍宝购物中心、家乐福超市；酒店：拉斐特城堡、鲍鱼岛；休闲娱乐设施：九华山庄、温都温泉度假村、小汤山疗养院、龙脉温泉度假村、小汤山文化广场、皇港高尔夫、洼地高尔夫、北鸿高尔夫球场；银行：工商银行、建设银行、中国银行、北京农村商业银行；邮局：中国邮政储蓄；其它：北七家建材城、百安居建材超市、北七家镇武装部、北京宏翔鸿企业孵化基地等，享受便捷生存。"],    # 游戏    ["只管官网到明天也没有颁布《使命号召：现代战争2》的游戏详情，但《使命号召：现代战争2》首部蕴含游戏画面的影片终于现身。尽管影片仅有短短不到20秒，但影片最初承诺大家将于美国工夫5月24日NBA职业篮球东区决赛时将会揭发更多的游戏内容。　　这部只有18秒的广告片闪现了9个镜头，可能辨识的场景有直升机飞向海岛军事工事，有飞机场争夺战，有潜艇和水下工兵，有冰上乘具，以及其余的一些镜头。整体来看《现代战争2》很大可能仍旧与俄罗斯无关。　　片尾有一则预报：“May24th，EasternConferenceFinals”，这是什么？这是说以后美国NBA联赛东部总决赛的日期。原来这部视频是NBA季后赛奥兰多魔术对波士顿凯尔特人队时，TNT电视台播放的广告。"],    # 体育    ["罗马锋王竟公然挑战两大旗号拉涅利的球队到底错在哪　　记者张恺报道主场一球小胜副班长巴里无可吹捧，罗马占优也纯属失常，倒是托蒂罚失点球和前两号门将先后受伤(多尼以三号身份出场)更让人揪心。阵容规模扩充，反而体现不如上赛季，不足一流强队的色调，这是所有球迷对罗马的印象。　　拉涅利说：“去年咱们带着嫉妒之心看国米，往年咱们也有了和国米等同的超级阵容，许多教练都想有罗马的球员。阵容广了，寻找队内均衡就难了，某些时段球员的相互排挤和跟从前相比的落差都失常。有好的一面，也有不好的一面，所幸，咱们始终在说一支平凡的罗马，必胜的信念和够级别的阵容，咱们有了。”拉涅利的总结由近一阶段困扰罗马的队内摩擦、个别球员闹意见要走人而发，本赛季技术层面强化的罗马始终没有上赛季反扑的风貌，外部变动值得球迷关注。"],    # 教育    ["新总督致力进步加拿大公立教育品质　　滑铁卢大学校长约翰斯顿学生于10月1日负责加拿大总督职务。约翰斯顿学生还曾任麦吉尔大学长，并曾在多伦多大学、女王大学和西安大略大学负责教学职位。　　约翰斯顿学生在就职演说中示意，要将加拿大建设成为一个“聪慧与关爱的国家”。为实现这一指标，他提出三个支柱：反对并关爱家庭、儿童；激励学习与发明；提倡慈悲和志愿者精力。他尤其强调要关爱并尊重老师，并通过公立教育使每个人的才智失去充沛倒退。"]]label_list=['体育', '科技', '社会', '娱乐', '股票', '房产', '教育', '时政', '财经', '星座', '游戏', '家居', '彩票', '时尚']label_map = {     idx: label_text for idx, label_text in enumerate(label_list)}model = hub.Module(    name='ernie',    task='seq-cls',    load_checkpoint='./ckpt/best_model/model.pdparams',    label_map=label_map)results = model.predict(data, max_seq_len=128, batch_size=1, use_gpu=True)for idx, text in enumerate(data):    print('Data: {} \t Lable: {}'.format(text[0], results[idx]))

Data: 昌平京基鹭府10月29日推别墅1200万套起享97折　　新浪房产讯(编辑郭彪)京基鹭府(论坛相册户型样板间点评地图搜索)售楼处位于昌平区京承高速北七家进口向东北公里路南。我的项目预计10月29日收盘，总价1200万元/套起，2012年年底入住。待售户型为联排户型面积为410-522平方米，独栋户型面积为938平方米，双拼户型面积为522平方米。　　京基鹭府我的项目位于昌平定泗路与西南路交界处。我的项目周边配套齐全，幼儿园：伊顿双语幼儿园、温莎双语幼儿园；中学：北师大亚太实验学校、潞河中学(北京市重点)；大学：王府语言学校、北京邮电大学、古代音乐学院；医院：王府中西医联合医院(三级甲等)、潞河医院、解放军263医院、安贞医院昌平分院；购物：龙德广场、中联万家商厦、世纪华联超市、珍宝购物中心、家乐福超市；酒店：拉斐特城堡、鲍鱼岛；休闲娱乐设施：九华山庄、温都温泉度假村、小汤山疗养院、龙脉温泉度假村、小汤山文化广场、皇港高尔夫、洼地高尔夫、北鸿高尔夫球场；银行：工商银行、建设银行、中国银行、北京农村商业银行；邮局：中国邮政储蓄；其它：北七家建材城、百安居建材超市、北七家镇武装部、北京宏翔鸿企业孵化基地等，享受便捷生存。      Lable: 房产Data: 只管官网到明天也没有颁布《使命号召：现代战争2》的游戏详情，但《使命号召：现代战争2》首部蕴含游戏画面的影片终于现身。尽管影片仅有短短不到20秒，但影片最初承诺大家将于美国工夫5月24日NBA职业篮球东区决赛时将会揭发更多的游戏内容。　　这部只有18秒的广告片闪现了9个镜头，可能辨识的场景有直升机飞向海岛军事工事，有飞机场争夺战，有潜艇和水下工兵，有冰上乘具，以及其余的一些镜头。整体来看《现代战争2》很大可能仍旧与俄罗斯无关。　　片尾有一则预报：“May24th，EasternConferenceFinals”，这是什么？这是说以后美国NBA联赛东部总决赛的日期。原来这部视频是NBA季后赛奥兰多魔术对波士顿凯尔特人队时，TNT电视台播放的广告。      Lable: 游戏Data: 罗马锋王竟公然挑战两大旗号拉涅利的球队到底错在哪　　记者张恺报道主场一球小胜副班长巴里无可吹捧，罗马占优也纯属失常，倒是托蒂罚失点球和前两号门将先后受伤(多尼以三号身份出场)更让人揪心。阵容规模扩充，反而体现不如上赛季，不足一流强队的色调，这是所有球迷对罗马的印象。　　拉涅利说：“去年咱们带着嫉妒之心看国米，往年咱们也有了和国米等同的超级阵容，许多教练都想有罗马的球员。阵容广了，寻找队内均衡就难了，某些时段球员的相互排挤和跟从前相比的落差都失常。有好的一面，也有不好的一面，所幸，咱们始终在说一支平凡的罗马，必胜的信念和够级别的阵容，咱们有了。”拉涅利的总结由近一阶段困扰罗马的队内摩擦、个别球员闹意见要走人而发，本赛季技术层面强化的罗马始终没有上赛季反扑的风貌，外部变动值得球迷关注。      Lable: 体育Data: 新总督致力进步加拿大公立教育品质　　滑铁卢大学校长约翰斯顿学生于10月1日负责加拿大总督职务。约翰斯顿学生还曾任麦吉尔大学长，并曾在多伦多大学、女王大学和西安大略大学负责教学职位。　　约翰斯顿学生在就职演说中示意，要将加拿大建设成为一个“聪慧与关爱的国家”。为实现这一指标，他提出三个支柱：反对并关爱家庭、儿童；激励学习与发明；提倡慈悲和志愿者精力。他尤其强调要关爱并尊重老师，并通过公立教育使每个人的才智失去充沛倒退。      Lable: 教育

1.3 paddlehub小结

• PaddleHub旨在为开发者提供丰盛的、高质量的、间接可用的预训练模型。
• 【无需深度学习背景、无需数据与训练过程】，可疾速应用AI模型，享受人工智能时代红利。
• 涵盖CV、NLP、Audio、Video支流四大品类，反对一键预测、一键服务化部署和疾速迁徙学习全副模型开源下载，离线可运行。

个性：

【丰盛的预训练模型】：涵盖CV、NLP、Audio、Video支流四大品类的 180+ 预训练模型，全副开源下载，离线可运行。

【一键模型疾速预测】：通过一行命令行或者极简的Python API实现模型调用，可疾速体验模型成果。

【一键模型转服务化】：一行命令，搭建深度学习模型API服务化部署能力。

【十行代码迁徙学习】：十行代码实现图片分类、文本分类的迁徙学习工作

【跨平台兼容性】：可运行于Linux、Windows、MacOS等多种操作系统

反对工作【文本辨认、人脸检测、图像编辑、指标检测、关键点检测、图像宰割、图像分类、词法剖析、文本生成、句法分析、情感剖析、文本审核、语音合成、视频分类等】

<font size=4 color="red">长处非常显著易上手，比方数据集构建非常简略，当然毛病也就显露出来，就是在云端运行的时候不不便对参数设置，个性化设置偏少，以及如果开发者谋求高精度模型，难以微调。 </font >

2.基于预训练模型Fine-tune实现文本分类工作

2.1预训练模型介绍

近年来随着深度学习的倒退，模型参数的数量飞速增长。为了训练这些参数，须要更大的数据集来防止过拟合。然而，对于大部分NLP工作来说，构建大规模的标注数据集十分艰难（老本过高），特地是对于句法和语义相干的工作。相比之下，大规模的未标注语料库的构建则绝对容易。为了利用这些数据，咱们能够先从其中学习到一个好的示意，再将这些示意利用到其余工作中。最近的钻研表明，基于大规模未标注语料库的预训练模型（Pretrained Models, PTM) 在NLP工作上获得了很好的体现。

本我的项目针对中文文本分类问题，开源了一系列模型，供用户可配置地应用：

• BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)中文模型，简写bert-base-chinese， 其由12层Transformer网络组成。
• ERNIEERNIE 3.0 Titan: Exploring Larger-scale Knowledge Enhanced Pre-training for Language Understanding and Generation，反对ERNIE 3.0-Medium 中文模型（简写ernie-3.0-medium-zh）和 ERNIE 3.0-Base-zh 等 ERNIE 3.0 轻量级中文模型。
• RoBERTa(A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)，反对 24 层 Transformer 网络的 roberta-wwm-ext-large 和 12 层 Transformer 网络的 roberta-wwm-ext。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,倡议将图片保留下来间接上传(img-54hQnzaH-1658565713584)(https://ai-studio-static-onli...)]

<font size=4 color="red">当然还有最新的ernie-3.0-medium-zh这些模型：

ERNIE 3.0-Base (12-layer, 768-hidden, 12-heads)

ERNIE 3.0-Medium (6-layer, 768-hidden, 12-heads)

ERNIE 3.0-Mini (6-layer, 384-hidden, 12-heads)

ERNIE 3.0-Micro (4-layer, 384-hidden, 12-heads)

ERNIE 3.0-Nano (4-layer, 312-hidden, 12-heads) </font>

Fine-tune文件下文件：

├── export_model.py # 动态图参数导出动态图参数脚本├── predict.py # 预测脚本├── README.md # 应用阐明└── train.py # 训练评估脚本

局部后果展现：

global step 850, epoch: 3, batch: 250, loss: 0.19126, accuracy: 0.97937, speed: 9.67 step/sglobal step 860, epoch: 3, batch: 260, loss: 0.25743, accuracy: 0.97917, speed: 9.55 step/sglobal step 870, epoch: 3, batch: 270, loss: 0.02109, accuracy: 0.98125, speed: 9.56 step/sglobal step 880, epoch: 3, batch: 280, loss: 0.15182, accuracy: 0.98203, speed: 9.53 step/sglobal step 890, epoch: 3, batch: 290, loss: 0.05055, accuracy: 0.98125, speed: 9.56 step/sglobal step 900, epoch: 3, batch: 300, loss: 0.01884, accuracy: 0.98188, speed: 9.63 step/seval loss: 0.19699, accuracy: 0.94333best acc performence has been updated: {best_acc:0.98125} --> {acc:0.98188}[2022-07-21 14:58:37,435] [    INFO] - tokenizer config file saved in ./checkpoints/model_best/tokenizer_config.json[2022-07-21 14:58:37,435] [    INFO] - Special tokens file saved in ./checkpoints/model_best/special_tokens_map.json

预训练模型抉择，批改程序中：

# 应用ernie预训练模型# ernie-3.0-medium-zhmodel = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh',num_classes=2))tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')# 应用bert预训练模型# bert-base-chinesemodel = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_class=2)tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

Transformer预训练模型汇总

程序中次要批改中央：

1. 加载数据集：PaddleNLP内置了多种数据集，用户能够一键导入所需的数据集。
2. 加载预训练模型：PaddleNLP的预训练模型能够很容易地通过 from_pretrained() 办法加载。 Auto模块（包含AutoModel, AutoTokenizer, 及各种上游工作类）提供了不便易用的接口， 无需指定类别，即可调用不同网络结构的预训练模型。 第一个参数是汇总表中对应的 Pretrained Weight，可加载对应的预训练权重。 AutoModelForSequenceClassification 初始化 init 所需的其余参数，如 num_classes 等， 也是通过 from_pretrained() 传入。Tokenizer 应用同样的from_pretrained 办法加载。
3. 通过 Dataset 的 map 函数，应用 tokenizer 将 dataset 从原始文本处理成模型的输出。
4. 定义 BatchSampler 和 DataLoader，shuffle数据、组合Batch。
5. 定义训练所需的优化器，loss函数等，就能够开始进行模型fine-tune工作。

程序运行时将会主动进行训练，评估，测试。同时训练过程中会主动保留模型在指定的save_dir中。 如：

checkpoints/├── model_100│   ├── model_config.json│   ├── model_state.pdparams│   ├── tokenizer_config.json│   └── vocab.txt└── ...

NOTE:

1. 如需复原模型训练，则能够设置init_from_ckpt， 如init_from_ckpt=checkpoints/model_100/model_state.pdparams。

2. 如需应用ernie-tiny模型，则须要提前先装置sentencepiece依赖

   如pip install sentencepiece

3. 应用动态图训练完结之后，还能够将动态图参数导出成动态图参数，具体代码见export_model.py。动态图参数保留在output_path指定门路中。 运行形式：

   python export_model.py --params_path=./checkpoint/model_900/model_state.pdparams --output_path=./export

   其中params_path是指动态图训练保留的参数门路，output_path是指动态图参数导出门路。

导出模型之后，能够用于部署，这里我就不做过多介绍了，须要部署的小伙伴去参考官网文档去操作吧。

将待预测数据如以下示例：

这个宾馆比拟古老了，特价的房间也很个别。总体来说个别怀着非常冲动的情绪放映，可是看着看着发现，在放映结束后，呈现一集米老鼠的动画片作为老的四星酒店，房间仍然很整洁，相当不错。机场接机服务很好，能够在车上办理入住手续，节省时间。

能够间接调用predict函数即可输入预测后果

Data: 这个宾馆比拟古老了，特价的房间也很个别。总体来说个别      Label: negativeData: 怀着非常冲动的情绪放映，可是看着看着发现，在放映结束后，呈现一集米老鼠的动画片      Label: negativeData: 作为老的四星酒店，房间仍然很整洁，相当不错。机场接机服务很好，能够在车上办理入住手续，节省时间。      Label: positive

3. Prompt--UIE分类问题

UIE这块波及很多事项和常识，我就放在另外一个我的项目展现，详情参考上面链接：

Paddlenlp之UIE分类模型【以情感偏向剖析新闻分类为例】含智能标注计划）

成果如下图：

比拟举荐！

4. 总结

paddlehub：

• PaddleHub旨在为开发者提供丰盛的、高质量的、间接可用的预训练模型。
• 【无需深度学习背景、无需数据与训练过程】，可疾速应用AI模型，享受人工智能时代红利。
• 涵盖CV、NLP、Audio、Video支流四大品类，反对一键预测、一键服务化部署和疾速迁徙学习全副模型开源下载，离线可运行。

长处非常显著易上手，比方数据集构建非常简略，当然毛病也就显露出来，就是在云端运行的时候不不便对参数设置，个性化设置偏少，以及如果开发者谋求高精度模型，难以微调。

fine tune

能够看出在应用paddlenlp下的fine tune办法是可控性更多，尽管hub简略，然而集体更偏向应用paddlenlp框架下的预训练模型应用办法

Prompt---UIE

为了进步开发过程中的开发效率，缩小不必要的反复工作工夫，凋谢域信息抽取能够实现零样本（zero-shot）或者少样本（few-shot）抽取，大幅度降低标注数据依赖，在降低成本的同时，还晋升了成果，更进一步！

这里舒适提醒遇到问题多看文档手册

后续将对：文本多分类、多标签分类、档次分类进行解说、以及这块数据集的定义形式

自己博客：https://blog.csdn.net/sinat_3...