bert-base-chinese微调

### 对 `bert-base-chinese` 模型进行微调 为了对 `bert-base-chinese` 模型进行微调，通常需要准备特定任务的数据集并调整模型参数以适应具体的应用场景。以下是详细的说明： #### 数据预处理 数据预处理阶段至关重要。对于中文文本，应当利用专门的分词工具来分割输入序列[^1]。可以采用 Hugging Face 提供的 `BertTokenizer` 来加载已有的分词器。 ```python from transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') ``` #### 加载预训练模型 接着，通过指定名称可以直接从 Hugging Face Model Hub 下载对应的 BERT 预训练权重文件。 ```python from transformers import BertForSequenceClassification model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2) ``` 这里假设正在进行二分类的任务；如果涉及多类别，则需相应修改 `num_labels` 参数值。 #### 准备优化器和学习率调度程序 定义好损失函数之后，还需要配置 AdamW 作为优化算法以及线性的学习率衰减策略。 ```python import torch.optim as optim from transformers import get_linear_schedule_with_warmup optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) total_steps = len(train_dataloader) * epochs scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=total_steps) ``` #### 训练循环设置 进入实际训练环节，在每个 epoch 中遍历整个批次化的训练样本集合，并执行前向传播、计算损失值、更新网络权值等一系列操作。注意开启 no_grad 上下文管理器可有效节省显存资源消耗[^2]。 ```python for epoch in range(epochs): model.train() for batch in train_dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(**batch) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() scheduler.step() ``` 当完成一轮完整的迭代后，记得切换至评估模式并对验证集上的性能指标加以衡量。 #### 测试与推理 最后一步是在测试集中检验最终效果，此时应关闭梯度追踪机制从而提高效率。 ```python with torch.no_grad(): model.eval() predictions = [] labels = [] for batch in test_dataloader: output = model(**batch) logits = output.logits.argmax(dim=-1).cpu().numpy() prediction.extend(logits.tolist()) label_ids = batch['labels'].cpu().numpy() labels.extend(label_ids.tolist()) accuracy_score(labels, predictions) ``` 以上就是对 `bert-base-chinese` 进行微调的主要流程介绍。