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  • 对预训练的模型微调
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    2020-11-19 21:02:01

    比如大家需要对某个keras的模型进行改进,但是必须使用预训练权重(毕竟不是每个人都有财力进行训练的),可以在对模型进行调整之后,使用以下函数

    model.load_weights('filename.h5' , by_name = True, skip_mismatch = True) 
    

    代码的意义就是讲权重中相同名字的层载入,即使有部分结构微调,也可以保证权重加载成功

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  • 预训练模型微调

    2022-05-10 15:02:03
    预训练模型已经火了这么久了,但作为菜本菜的我却还在用lstm。在生成任务上与同门学长用的预训练模型相比,效果差的比较明显。所以,我决定走上预训练的不归路。以下分享我的学习过程: 了解模型: 小说故事生成...

    前言:

    预训练模型已经火了这么久了,但作为菜本菜的我却还在用lstm。在生成任务上与同门学长用的预训练模型相比,效果差的比较明显。所以,我决定走上预训练的不归路。以下分享我的学习过程:

    了解模型:

    小说故事生成模型

    万事开头难,上视频:视频我喜欢看简短的

    从零实现GPT-2,瞎写笑傲江湖外传,金庸直呼内行_哔哩哔哩_bilibili

    这是一个非常简单的模型。他没有用huggingface的模型库,而是用pytorch自己搭建了一个模型。也没有用预训练的参数,而是从头开始训练。

    过程:

    1. 数据处理:数据用的是金庸的小说笑傲江湖。直接就是每次去128个字作为一个预料。输入x和输出y唯一的区别就在于移了一位。(根据transformer生成任务的特点)

    2. tokenizer:对小说手动构建字典。利用set()函数获取整个小说的无序不重复的字,然后构建字典

            chars = sorted(list(set(data)))
            self.stoi = { ch:i for i,ch in enumerate(chars) }
            self.itos = { i:ch for i,ch in enumerate(chars) }

    3. 加载数据:

            继承Dataset并修改__init__()、__len__()  和 __getitem__()

    4. 模型:也是自己写的,结构包括词向量编码、位置编码、主体、输出层

    class GPT(nn.Module):
        """  the full GPT language model, with a context size of block_size """
    
        def __init__(self, config):
            super().__init__()
    
            # input embedding stem
            self.tok_emb = nn.Embedding(config.vocab_size, config.n_embd)
            self.pos_emb = nn.Parameter(torch.zeros(1, config.block_size, config.n_embd))
            self.drop = nn.Dropout(config.embd_pdrop)
            # transformer 主体
            self.blocks = nn.Sequential(*[Block(config) for _ in range(config.n_layer)])
            # decoder head  输出线形层
            self.ln_f = nn.LayerNorm(config.n_embd)
            self.head = nn.Linear(config.n_embd, config.vocab_size, bias=False)

    主题结构呢,就是transformer的decoder部分,删掉中间的encoder-decoder注意力一块。那无非就是mask自注意力,和前馈神经网络两块。每块都包含曾归一化和残差链接两部分。

    class Block(nn.Module):
        """ an unassuming Transformer block """
    
        def __init__(self, config):
            super().__init__()
            self.ln1 = nn.LayerNorm(config.n_embd)
            self.ln2 = nn.LayerNorm(config.n_embd)
            self.attn = CausalSelfAttention(config)
            self.mlp = nn.Sequential(                        #前馈神经网络就是两个先行曾中间夹一个激活函数
                nn.Linear(config.n_embd, 4 * config.n_embd),
                nn.GELU(),
                nn.Linear(4 * config.n_embd, config.n_embd),
                nn.Dropout(config.resid_pdrop),
            )
    
        def forward(self, x):
            x = x + self.attn(self.ln1(x))   #将词向量+位置向量输入,经过曾归一化进入mask注意力(self.attn)并做残差链接
            x = x + self.mlp(self.ln2(x))     #将mask注意力输出结果层归一化,进入前馈神经网络,并残差链接
            return x

    以上是这个模型的主要内容了。从这个模型清晰的看到GPT2模型的结果,我也明白了重要的一点:预训练模型的大预料库基本是没有具体任务的标签的,那他是怎么训练的呢?就是通过移位操作,输入和输出之间搓开一位。训练的是模型对于语言整体的感知能力。也就是让你不断地看书,学习,掌握知识。对于具体的下游任务,再去fine-turning。

    那么问题来了,我还是不会使用预训练模型

    中文闲聊型对话

    话不多说,上视频

    GPT2中文闲聊对话系统代码讲解_哔哩哔哩_bilibili

    1.数据处理,这里项目作者已经准备了大量的对话预料可供下载

    2.tokenizer,作者有提供他们做好的中文字典

    from transformers import BertTokenizerFast
    tokenizer = BertTokenizerFast(vocab_file=args.vocab_path, sep_token="[SEP]", pad_token="[PAD]", cls_token="[CLS]")
    
    input_ids = tokenizer.encode(utterance, add_special_tokens=False)    #处理预料。

    3. 加载数据,在这里通过dataloader的collect_fn对预料做了移位操作。dataset依然继承并修改三个函数即可。

    4. 模型:这里模型通过transformers库的GPT2LMheadMoodel(config=model_fonfig)创建,因此不方便查看模型具体结构。

    from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Config
    
    if args.pretrained_model:  # 加载预训练模型
            model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(args.pretrained_model)
        else:  # 初始化模型
            model_config = GPT2Config.from_json_file(args.model_config)
            model = GPT2LMHeadModel(config=model_config)

    但是在debug过程中,进入模型可以看到。这里将在下一篇分享中介绍

    class GPT2LMHeadModel(GPT2PreTrainedModel):
        
        def __init__(self, config):
            super().__init__(config)
                self.transformer =GPT2Model(config)
                self.lm_head = nn.Linear(config.n_embd, config.vocab_size, bias=False)

    其中GPT2Model的模型结构和上个项目的GPT模型结构是一毛一样的。

    在这个项目中因为模型太大,没有看出什么,但可以为后面做一个铺垫。

    以上是第二个项目的主要内容,和第一个没啥区别,只是训练出来一个会骂人的人工智障。

    那我还是不会用预训练与微调啊。

    预训练与微调:

    经过前两个项目的铺垫,针对预训练与微调我想要明白以下几个问题:

    Q1.字典要自己构建吗?如何处理数据啊?

    Q2.如何加载预训练模型啊?网上的项目五花八门,有的下载了什么权重,有的说什么117M模型,345M模型参数已公开,有的说OpenAI,但他是tensorflow框架我不会,有的说huggingface,他太大了我没看懂。。。。

    Q3.怎么将预训练模型用到下游任务啊,怎么在预训练模型上修改适用于我的任务啊?

    Q4.微调怎么微调啊,什么是微调啊?怎么冻结原来模型参数啊

    下面一一分析回答。

    废话不多说,上视频HuggingFace简明教程,BERT中文模型实战示例.NLP预训练模型,Transformers类库,datasets类库快速入门._哔哩哔哩_bilibili

    这个视频是bert预训练模型,和我要用的GPT2不是同一个。但是道理方法都是一样的。

    简单看下huggingface吧:Hugging Face – The AI community building the future.

    主要有几个部分:

    models:各种写好的预训练模型,每个模型包含一个model card和一个Files and versions。

    datasets:常见的数据集

    docs:相应模型的说明文档

    之前也不知道模型卡是什么幺蛾子,现在明白,他相当于一个小tips,提示你这个模型怎么用

    首先,还是来一遍项目顺序吧:

    1.数据处理:咱还用闲聊对话项目里面的数据

    2.tokenizer:这就是我们的Q1问题,要自己构建词典吗?

    回答:可以自己构建,比如上个闲聊对话,就是自己构建字典,构建tokenizer,自己准备数据,自己从头训练。但是如果我们要用huggingface里面的预训练模型与参数的话,就不用自己构建了

    比如我们想要用gpt2--chinese模型,找到该模型的模型卡,他告诉我们

    from transformers import (
      BertTokenizerFast,
      AutoModel,
    )
    
    tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-chinese')
    model = AutoModel.from_pretrained('ckiplab/gpt2-base-chinese')
    

    这就明白了,如果我们想要用预训练好的模型,那就直接加载他的tokenizer即可。

    而处理数据也只需要如下,即可将文本转换成对应的id

    data_ids = tokenizer.encode(data, add_speical_tokens=False)

    3. 加载数据,在dataset的__getitem__() 和 dataloader的collect_fn()中修改数据处理成想要的样子即可。

    4.加载模型,这就遇到了我们的Q2问题,想要加载预训练模型,直接从huggingface对应模型的model card里面复制即可

    from transformers import AutoModel
    model = AutoModel.from_pretrained('ckiplab/gpt2-base-chinese')
    

    也就是说,不用下载什么权重文件(当然也可以),直接调用模型接口加载即可

    5. 定义下游任务模型:这就是我们的Q3问题,如何将预训练模型用到下游任务,这对我来说是重点。但是明白之后原来也不难。上代码

    class Model(torch.nn.Module):
    		def __init__(self):
    				super().__init__()
                    self.predmodel = AutoModel.from_pretrained('ckiplab/gpt2-base-chinese')  #加载原始预训练模型
    				self.fc = torch.nn.Linear(768,vocab_size)      # 为模型添加新的结构 输出层
    
    		def forward(self, input_ids, labels):
    				with torch.no_grad():                        # 原来的与训练模型不用更新参数
    					out = self.predmodel(ipythonput_ids)      # 原始预训练模型输出结果
    				out = self.fc(out.last_hidden_state[:,0])    # 放入下游具体任务的输出层中
    				out = out.softmax(dim = 1)                   # 并进行softmax操作
    				reture out                                   # 才是最终的输出结果
    
    model = Model()    # 实例化
    
    

    这里我们定义具体模型,就是先加载一个想要的预训练模型,这个模型实际上和最上面第一个项目 小说生成都是一样的。

    它就是从输入向量到模型主体,这一大块,没有输出层。我们将预训练模型迁移到我们具体任务就是加上输出层也就是self.fc 。

    这里如果是二分类任务,就加一个 self.fc = torch.nn.Linear(768,2)

    如果是生成任务,就加一个 self.fc = torch.nn.Linear(768, tokenizer.vocab_size)

    到此模型部分已经准备好了,就剩训练了‘

    6.模型训练:优化器+损失函数

    optimizer = Adamw(model.parameters,lr = 0.0001)
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    
    model.train()          # 设置模型为训练模式
    for i, data in enumerate(loader):
    		out = model(input_ids,..)
    		loss = criterion(out, labels)
    		loss.backward()
    		optimizer.step()
    		optimizer.zero_grad()

    对于Q4,微调:微调,就是在自己的数据上将模型再训练一遍。那么如何冻结原模型参数,只训练新加模块呢?

    两个方法:

    a. 如步骤5中,在模型的forward部分,对于预训练模块,用 with torch.no_grad()不更新梯度。

    def forward(self, input_ids, labels):
    	with torch.no_grad():                        # 原来的与训练模型不用更新参数
    		out = self.predmodel(ipythonput_ids)      # 原始预训练模型输出结果
    	    out = self.fc(out.last_hidden_state[:,0])    # 放入下游具体任务的输出层中
        

    b. 对预训练模型参数用param.requires_grad_(False)

    def forward(self, input_ids, labels):
    
        for param in self.predmodel.parameters():
    	    param.requires_grad_(False)               # 原来的与训练模型不用更新参数
    	out = self.predmodel(ipythonput_ids)      # 原始预训练模型输出结果
    	out = self.fc(out.last_hidden_state[:,0])    # 放入下游具体任务的输出层中

    两个方法的区别,什么时候该用with torch.no_grad()?什么时候该用.requires_grad ==False?_Y. F. Zhang的博客-CSDN博客

    但是我没看懂。。

    到此,简单的使用huggingface调用预训练模型并在下游任务上微调的基本过程就有了。至于写项目的话,还是得找大佬的项目,然后进行修改。

    展开全文
  • 本文介绍了如何在pytorch下搭建AlexNet,使用了两种方法,一种是直接加载预训练模型,并根据自己的需要微调(将最后一层全连接层输出由1000改为10),另一种是手动搭建。 构建模型类的时候需要继承自torch.nn.Module...
  • BERT预训练模型微调

    2021-10-28 20:09:11
    预训练模型微调: 最近预训练了BertForMaskedLM模型,需要将训练好的模型用到分类任务BertForSequenceClassification中进行微调。 微调时发现在加载优化器状态的时候出现如下的问题: optimizer.load_state_dict...

    预训练模型微调:

    最近预训练了BertForMaskedLM模型,需要将训练好的模型用到分类任务BertForSequenceClassification中进行微调。
    微调时发现在加载优化器状态的时候出现如下的问题:

    optimizer.load_state_dict(torch.load(os.path.join(args.model_name_or_path, "optimizer.pt")))
      File "/var/lib/docker/lib/python3.8/site-packages/torch/optim/optimizer.py", line 145, in load_state_dict
        raise ValueError("loaded state dict contains a parameter group "
    ValueError: loaded state dict contains a parameter group that doesn't match the size of optimizer's group
    

    原因分析:

    问题在于optimizer的参数组和从文件optimizer.pt中加载的优化器状态包含的参数不一致。optimizer.pt是预训练模型保存的结果,而此时我的优化器已经

    1. 检查模型的参数组

    model_param_list = [p[0] for p in model.named_parameters()]
    print(model_param_list)
    # 打印内容中包括 'classifier.weight', 'classifier.bias' 这两个分类器需要的参数组
    

    2. 查看优化器

    当前的模型是BertForSequenceClassification,参数与预训练模型不一致,而此时去加载BertForMaskedLM结果的optimizer.pt,必然会导致优化器不一致的问题。因此对优化器状态自定义,如下:

    no_decay = ["bias", "LayerNorm.weight"]
    optimizer_grouped_parameters = [
        {"params": [p for n, p in model.named_parameters() if not any(nd in n for nd in no_decay)], "weight_decay": args.weight_decay},
        {"params": [p for n, p in model.named_parameters() if any(nd in n for nd in no_decay)], "weight_decay": 0.0},
    ]
    

    可以使用optimizer.state_dict()查看此时的优化器状态

    展开全文
  • 本系列介绍如何搭建一个卷积神经网络用于图像分类的深度学习问题,尤其是再训练数据集比较小的场合。...本文是本(小)系列的最后一篇,基于预训练模型模型微调训练一个卷积神经网络图像分类器。

    目录

    0. 前言

    1. 模型微调的步骤

    2. 在已经训练好的基网络(base network)上添加了自定义网络

    3. 数据生成

    4. 冻结基网络,训练所添加的部分

    5. 释放基网络最后若干层,重新训练

    6. 总结

    7. Reference

     


    0. 前言

    本系列介绍如何搭建一个卷积神经网络用于图像分类的深度学习问题,尤其是再训练数据集比较小的场合。通常来说,深度学习需要大量的数据进行训练,尤其是像在图像处理这种通常数据维度非常高的场合。但是当你没有一个足够大的数据集进行训练的时候应该怎么办呢?

    解决训练数据集太小的方法通常有两种(两者可以结合使用):

    (1) 使用数据增强策略

    (2) 使用预训练模型进行特征提取

    在F.chollet《Deep Learning with Python》#5.3.1中提到利用预训练模型进行特征提取然后再训练分类器时有三种做法:

    (2-1):用预训练模型的卷积基对数据集进行处理生成原数据集的特征,我称之为预特征提取。然后,基于预提取的特征训练最后的密集连接层分类器。关于这个方法的实验参见: 深度学习笔记:利用预训练模型之特征提取训练小数据集上的图像分类器[ref3]

    这种方法不能与数据增强技术结合使用,这个在[ref4]中已经解释过了.

    (2-2):在卷积基的基础上进行扩展,追加最终的密集连接分类器。然后在冻结卷积基的系数的条件下基于数据增强技术对整个模型进行训练。由于卷积基被冻结,其系数没有更新,所以卷积基的作用也仅仅是用于特征提取,但是它是在线(on-the-fly)进行的,所以我称之为在线特征提取,以区别于上面的预特征提取,参见[ref5]。

    (2-3):在采用预训练模型进行特征提取的基础上进一步进行模型微调。所谓模型微调是相对于(2-2)的完全冻结卷积基的做法。在(2-2)中我们将采用了预训练模型的卷积基,但是卷积基的系数被冻结,不参与训练。而本方法是指开放卷积基的最后几层允许它们在训练中得到更新,这样有忘得到比(2-2)更加优化的模型。如果[ref5]的小伙伴可能记得在那一篇中作为对比我们已经做过将卷积基完全设置为可训练的实验,但是本文所要说的模型微调与之有所区别,参见以下说明。

    此外,在本文的实验中,将继续采取在线特征提取及数据增强技术,以及在上一篇中已经证明了最有效的一个技术要素:使用ImageDataGenerator(preprocess_input)。

    1. 模型微调的步骤

    模型微调的步骤如下:

    (1) 在已经训练好的基网络(base network)上添加自定义网络

    (2) 冻结基网络,训练所添加的部分

    (3) 解冻基网络的一部分, 再次联合训练解冻的这些层和添加的部分

    为什么要分为两个步骤进行训练呢?

    因为如果一开始就进行完全的联合训练,新追加的部分由于从随机状态出发,在训练期间通过网络传播的误差信号会特别大,微调的几层在之前的预训练中所学习到的表示都会被破坏,这样会降低训练的效率,即可能要求更多的轮次才能训练好。

    加载所有需要的库

    import tensorflow as tf
    from tensorflow import keras
    from tensorflow.keras import layers
    from tensorflow.keras import models
    from tensorflow.keras import utils
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import os
    from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
    from tensorflow.keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input
    from PIL import Image
    from tensorflow.keras import optimizers
    print(tf.__version__)

            本文中代码在jupyter notebook中运行验证过。tensorflow版本2.5.0 + GPU。

            大部分的代码在本系列前面几篇中都已经出现过,这个不再解释,只需要串起来运行即可。

    2. 在已经训练好的基网络(base network)上添加了自定义网络

    # Model loading
    conv_base = keras.applications.vgg16.VGG16(
        weights="imagenet",
        include_top=False,
        input_shape=(180, 180, 3))
    
    inputs = keras.Input(shape=(5, 5, 512)) # This shape has to be the same as the output shape of the convbase
    x = layers.Flatten()(inputs)
    x = layers.Dense(256,activation='relu')(x)
    outputs = layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x)
    model = keras.Model(inputs, outputs)
    
    model = models.Sequential()
    model.add(conv_base)
    model.add(layers.Flatten())
    model.add(layers.Dense(256,activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(1, activation="sigmoid"))
    
    model.summary()
    
    model.compile(loss="binary_crossentropy",
                  #optimizer="rmsprop",
                  optimizer=optimizers.RMSprop(learning_rate=2e-5),
                  metrics=["accuracy"])

    3. 数据生成

    # Data generators with data augmentation
    batch_size = 32
    train_dir = os.path.join('F:\DL\cats_vs_dogs_small', 'train')
    test_dir = os.path.join('F:\DL\cats_vs_dogs_small', 'test')
    train_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input,
          rotation_range=40,
          width_shift_range=0.2,
          height_shift_range=0.2,
          shear_range=0.2,
          zoom_range=0.2,
          horizontal_flip=True,
          fill_mode='nearest')
    test_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input)
    
    train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        directory=train_dir,
        target_size=(180, 180),
        color_mode="rgb",
        batch_size=batch_size,
        class_mode="binary",
        subset='training',
        shuffle=True,
        seed=42
    )
    test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        directory=test_dir,
        target_size=(180, 180),
        color_mode="rgb",
        batch_size=batch_size,
        class_mode='binary',
        shuffle=False,
        seed=42
    )

    4. 冻结基网络,训练所添加的部分

    conv_base.trainable=False
    model.compile(loss="binary_crossentropy",
                  optimizer=optimizers.RMSprop(learning_rate=2e-5),
                  metrics=["accuracy"])
    
    callbacks = [
        keras.callbacks.ModelCheckpoint(
            filepath="feature_extraction_with_data_augmentation.keras",
            save_best_only=True,
            monitor="val_loss")
    ]
    history = model.fit(
        train_generator,
        epochs=50,
        validation_data=test_generator,
        callbacks=callbacks)
    
    # Plotting loss and accuracy curve
    import matplotlib.pyplot as plt
    accuracy = history.history["accuracy"]
    val_accuracy = history.history["val_accuracy"]
    loss = history.history["loss"]
    val_loss = history.history["val_loss"]
    epochs = range(1, len(accuracy) + 1)
    plt.plot(epochs, accuracy, "bo", label="Training accuracy")
    plt.plot(epochs, val_accuracy, "b", label="Validation accuracy")
    plt.title("Training and validation accuracy")
    plt.legend()
    plt.figure()
    plt.plot(epochs, loss, "bo", label="Training loss")
    plt.plot(epochs, val_loss, "b", label="Validation loss")
    plt.title("Training and validation loss")
    plt.legend()
    plt.show()

     

    5. 释放基网络最后若干层,重新训练

    conv_base.trainable = True
    for layer in conv_base.layers[:-4]:
        layer.trainable = False
        
    model.compile(loss="binary_crossentropy",
                  optimizer=keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=1e-5),
                  metrics=["accuracy"])
    
    callbacks = [
        keras.callbacks.ModelCheckpoint(
            filepath="fine_tuning.keras", # file path for saving the model
            save_best_only=True,
            monitor="val_loss")
    ]
    history = model.fit(
        train_generator,
        epochs=30,
        validation_data=test_generator,
        callbacks=callbacks)

     

            注意,不要被最后这两张图的形状欺骗了。之所以显得这么‘难看’是应为它是直接从96.5%开始的。

    6. 总结

    以上结果表明,利用模型微调技术最终我们得到了在验证集上的最高98%的分类准确度。相比采用模型微调之前略有提高(1个百分点弱)。虽然看上去似乎微不足道,但是也许在现有的输入信息(我们只使用了3000张输入图像)条件下,也许这逼近了可能达到的极限吧。

    到此为止,关于在小数据集上训练一个卷积神经网络用于图像分类的实验系列终于告一段落了,之前的各篇参见以下[ref1]~[ref5].

    7. Reference

    [1] 深度学习笔记:在小数据集上从头训练卷积神经网络_chenxy_bwave的专栏-CSDN博客

    [2] 深度学习笔记:利用数据增强在小数据集上从头训练卷积神经网络_chenxy_bwave的专栏-CSDN博客

    [3] 深度学习笔记:利用预训练模型之特征提取训练小数据集上的图像分类器_chenxy_bwave的专栏-CSDN博客

    [4] 深度学习笔记:为什么(预)特征提取不能与数据增强结合使用_chenxy_bwave的专栏-CSDN博客

    [5] 深度学习笔记:使用预训练模型之在线特征提取+数据增强_chenxy_bwave的专栏-CSDN博客

    [6] Francois Chollet, Deep Learning with Python

     

     

     

     

     

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