近年来随着深度学习的发展，模型参数的数量飞速增长。为了训练这些参数，需要更大的数据集来避免过拟合。然而，对于大部分NLP任务来说，构建大规模的标注数据集非常困难（成本过高），特别是对于句法和语义相关的任务。相比之下，大规模的未标注语料库的构建则相对容易。为了利用这些数据，我们可以先从其中学习到一个好的表示，再将这些表示应用到其他任务中。最近的研究表明，基于大规模未标注语料库的预训练模型（Pretrained Models, PTM) 在NLP任务上取得了很好的表现。
大量的研究表明基于大型语料库的预训练模型（Pretrained Models, PTM）可以学习通用的语言表示，有利于下游NLP任务，同时能够避免从零开始训练模型。随着计算能力的发展，深度模型的出现（即 Transformer）和训练技巧的增强使得 PTM 不断发展，由浅变深。
本图片来自于：https://github.com/thunlp/PLMpapers
本示例展示了如何以BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)预训练模型Finetune完成多标签文本分类任务。
以下是本项目主要代码结构及说明：
pretrained_models/
├── deploy # 部署
│ └── python
│ └── predict.py # python预测部署示例
├── export_model.py # 动态图参数导出静态图参数脚本
├── predict.py # 预测脚本
├── README.md # 使用说明
├── data.py # 数据处理
├── metric.py # 指标计算
├── model.py # 模型网络
└── train.py # 训练评估脚本
从Kaggle下载Toxic Comment Classification Challenge数据集并将数据集文件放在./data路径下。
以下是./data路径的文件组成：
data/
├── sample_submission.csv # 预测结果提交样例
├── train.csv # 训练集
├── test.csv # 测试集
└── test_labels.csv # 测试数据标签，数值-1代表该条数据不参与打分
我们以Kaggle Toxic Comment Classification Challenge为示例数据集，可以运行下面的命令，在训练集（train.tsv）上进行模型训练
unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
python -m paddle.distributed.launch --gpus "0" train.py --device gpu --save_dir ./checkpoints可支持配置的参数：
save_dir：可选，保存训练模型的目录；默认保存在当前目录checkpoints文件夹下。max_seq_length：可选，BERT模型使用的最大序列长度，最大不能超过512, 若出现显存不足，请适当调低这一参数；默认为128。batch_size：可选，批处理大小，请结合显存情况进行调整，若出现显存不足，请适当调低这一参数；默认为32。learning_rate：可选，Fine-tune的最大学习率；默认为5e-5。weight_decay：可选，控制正则项力度的参数，用于防止过拟合，默认为0.0。epochs: 训练轮次，默认为3。warmup_proption：可选，学习率warmup策略的比例，如果0.1，则学习率会在前10%训练step的过程中从0慢慢增长到learning_rate, 而后再缓慢衰减，默认为0.0。init_from_ckpt：可选，模型参数路径，热启动模型训练；默认为None。seed：可选，随机种子，默认为1000。device: 选用什么设备进行训练，可选cpu或gpu。如使用gpu训练则参数gpus指定GPU卡号。data_path: 可选，数据集文件路径，默认数据集存放在当前目录data文件夹下。
代码示例中使用的预训练模型是BERT，如果想要使用其他预训练模型如ERNIE等，只需要更换model和tokenizer即可。
程序运行时将会自动进行训练，评估。同时训练过程中会自动保存模型在指定的save_dir中。
如：
checkpoints/
├── model_100
│ ├── model_state.pdparams
│ ├── tokenizer_config.json
│ └── vocab.txt
└── ...
NOTE:
- 如需恢复模型训练，则可以设置
init_from_ckpt，如init_from_ckpt=checkpoints/model_100/model_state.pdparams。 - 使用动态图训练结束之后，还可以将动态图参数导出成静态图参数，具体代码见export_model.py。静态图参数保存在
output_path指定路径中。 运行方式：
python export_model.py --params_path=./checkpoints/model_1000/model_state.pdparams --output_path=./static_graph_params其中params_path是指动态图训练保存的参数路径，output_path是指静态图参数导出路径。
导出模型之后，可以用于部署，deploy/python/predict.py文件提供了python部署预测示例。
NOTE:
- 可通过
threshold参数调整最终预测结果，当预测概率值大于threshold时预测结果为1，否则为0；默认为0.5。 运行方式：
python deploy/python/predict.py --model_file=static_graph_params.pdmodel --params_file=static_graph_params.pdiparams待预测数据如以下示例：
Your bullshit is not welcome here.
Thank you for understanding. I think very highly of you and would not revert without discussion.
预测结果示例：
Data: Your bullshit is not welcome here.
toxic: 1
severe_toxic: 0
obscene: 0
threat: 0
insult: 0
identity_hate: 0
Data: Thank you for understanding. I think very highly of you and would not revert without discussion.
toxic: 0
severe_toxic: 0
obscene: 0
threat: 0
insult: 0
identity_hate: 0
启动预测：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python predict.py --device 'gpu' --params_path checkpoints/model_1000/model_state.pdparams预测结果会以csv文件sample_test.csv保存在当前目录下。