基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解）

一、简介

二、模型训练

三、模型推理

一、简介

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是基于深度学习在自然语言处理（NLP）领域近几年出现的、影响深远的创新模型之一。在BERT之前，已经有许多预训练语言模型，如ELMO和GPT，它们展示了预训练模型在NLP任务中的强大性能。然而，这些模型通常基于单向的上下文信息，即只考虑文本中的前向或后向信息，这限制了它们对文本的全局理解。BERT旨在通过引入双向上下文信息来解决这一问题，从而更准确地表示文本中的语义信息。

与传统的单向语言模型相比，BERT 的核心优势在于：

双向性：BERT通过使用Transformer的编码器结构，能够同时从文本的左右两个方向学习上下文信息，使模型能够更好地理解句子中的每个词的语义。
预训练与微调：通过预训练任务，BERT 可以在多种下游任务上进行快速微调。

其中，Bert-base-chinese模型是一个在简体和繁体中文文本上训练得到的预训练模型。

二、模型训练

数据示例如下，现在有一个data.csv文件，包含两列分别是特征(feature)和标签(label)。其中，标签可能是多个分类。

第一步：读取数据并提取出特征和标签

data = pd.read_csv('./data/data.csv', encoding='utf-8')   # 如果表格数据是gbk格式，则修改encoding='gbk'
X = data['feature']   # 特征列
y = data['label'].values   # 标签列

第二步：对标签数据进行编码转换

label_encoder = LabelEncoder()  # 初始化
y_encoded = label_encoder.fit_transform(y)
joblib.dump(label_encoder, './data/encoder.joblib') # 保存 label_encoder 以便以后使用
print(f'分类数：{len(label_encoder.classes_)} \n')  # 标签的类别数量

第三步：划分训练数据集和测试数据集

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y_encoded, test_size=0.1,random_state=42)  # test_size=0.1表示训练集和测试集划分比例是9:1 
# random_state=42表示固定随机种子为42，保证每一次分割数据集都是一样的结果

第四步：加载BERT分词器

local_model_path = './bert-base-chinese'   # 模型地址
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(local_model_path)
tokenizer.save_pretrained(best_model_path)

第五步：将文本数据转换成BERT模型能够理解的格式

def preprocess_for_bert(data, labels):input_ids = []attention_masks = []for sent in data:  # 对每个句子（sent）进行编码处理encoded_sent = tokenizer.encode_plus(text=sent,  # 要处理的句子add_special_tokens=True,  # 添加特殊标记，如句子的起始标记和结束标记max_length=256,  # 句子的最大长度为256个标记，超出部分将被截断，不足部分将被填充padding='max_length',  # 将句子填充到固定长度（256），不足部分会用0补齐return_attention_mask=True,  # 返回注意力掩码，用于标记哪些位置是填充部分，哪些位置是实际的句子内容truncation=True  # 如果句子超过了最大长度，进行截断)input_ids.append(encoded_sent.get('input_ids'))attention_masks.append(encoded_sent.get('attention_mask'))# 转换为PyTorch张量（tensor），以便后续可以输入到模型中进行训练或推理input_ids = torch.tensor(input_ids)attention_masks = torch.tensor(attention_masks)labels = torch.tensor(labels)return input_ids, attention_masks, labelstrain_inputs, train_masks, train_labels = preprocess_for_bert(X_train, y_train)
val_inputs, val_masks, val_labels = preprocess_for_bert(X_val, y_val)

第六步：创建训练集DataLoader和测试集DataLoader

train_data = TensorDataset(train_inputs, train_masks, train_labels)
train_sampler = RandomSampler(train_data)
train_dataloader = DataLoader(train_data, sampler=train_sampler, batch_size=8)validation_data = TensorDataset(val_inputs, val_masks, val_labels)
validation_sampler = SequentialSampler(validation_data)
validation_dataloader = DataLoader(validation_data, sampler=validation_sampler, batch_size=8)

第七步：加载BERT模型

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(local_model_path, num_labels=len(label_encoder.classes_),ignore_mismatched_sizes=True)
model.cuda()  # 默认使用第一张显卡，如果没有显卡，则可以注释改行代码

第八步：设置优化器和调度器

EPOCHS = 5   # 训练次数，可以自定义修改
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5, eps=1e-8)   # 优化器
total_steps = len(train_dataloader) * EPOCHS   # 训练步数
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=total_steps)  # 调度器

第九步：设置精确度的计算方式

def flat_accuracy(preds, labels):pred_flat = np.argmax(preds, axis=1).flatten()labels_flat = labels.flatten()return np.sum(pred_flat == labels_flat) / len(labels_flat)  # 通过比较预测类别和实际标签的相同之处，计算出预测正确的比例

第十步：训练和评估

best_model_path = './model' # 最优模型训练结果的保存路径
best_val_accuracy = 0  # 初始化最优精确度
for epoch in range(EPOCHS):model.train()  # 第一步：将模型设置为训练模式total_train_loss = 0  # 初始化训练总损失为0for step, batch in enumerate(train_dataloader):  # 第二步：加载训练集DataLoaderb_input_ids = batch[0].cuda()  # 如果没有显卡，则可以将.cuda给删除了b_input_mask = batch[1].cuda()  # 如果没有显卡，则可以将.cuda给删除了b_labels = batch[2].cuda().long()  # 如果没有显卡，则可以将.cuda给删除了model.zero_grad() # 清除模型的梯度outputs = model(b_input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=b_input_mask, labels=b_labels)  # 第三步：将输入数据传递给模型，得到模型的输出loss = outputs.loss # 第四步：提取出损失值，用于后续的反向传播total_train_loss += loss.item()loss.backward() # 第五步：进行反向传播，计算梯度torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)optimizer.step()scheduler.step()avg_train_loss = total_train_loss / len(train_dataloader)  # 第六步：更新学习率torch.cuda.empty_cache()  # 训练一轮就清空一次显卡缓存,如果没有显卡，则注释# 第七步：模型测试，计算准确度，处理逻辑和训练差不多model.eval()total_eval_accuracy = 0total_eval_loss = 0for batch in validation_dataloader:  # 加载测试集DataLoaderb_input_ids = batch[0].cuda()b_input_mask = batch[1].cuda()b_labels = batch[2].cuda().long()with torch.no_grad():outputs = model(b_input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=b_input_mask, labels=b_labels)loss = outputs.losstotal_eval_loss += loss.item()logits = outputs.logitslogits = logits.detach().cpu().numpy()label_ids = b_labels.to('cpu').numpy()total_eval_accuracy += flat_accuracy(logits, label_ids)avg_val_accuracy = total_eval_accuracy / len(validation_dataloader)avg_val_loss = total_eval_loss / len(validation_dataloader)torch.cuda.empty_cache() # 验证一轮就清空一次显卡缓存,如果没有显卡，则注释print(f'Training loss: {avg_train_loss}')print(f'Validation loss: {avg_val_loss}')print(f'Validation Accuracy: {avg_val_accuracy}')   # 主要看这个精度，一般准确率90%以上就可以投入实际生产环境中# 在验证集上计算准确率if avg_val_accuracy > best_val_accuracy:best_val_accuracy = avg_val_accuracy# 保存模型model.save_pretrained(best_model_path)   # 根据训练次数，保存最优的一个模型结果

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import joblib
import torch
import timefrom transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from torch.utils.data import DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler, TensorDataset, random_split
from torch.optim import AdamW
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup# 读取数据
data = pd.read_csv('./data/data.csv', encoding='utf-8')   # 如果表格数据是gbk，则修改encoding='gbk'# 最优模型训练结果的保存路径
best_model_path = './model'X = data['feature']   # 特征列
y = data['label'].values   # 标签列# 对标签数据进行编码转换
print("1、开始编码转换啦~")
label_encoder = LabelEncoder()  # 初始化
#label_encoder = joblib.load('./data/encoder.joblib')   # 当你使用同样的data第二次运行脚本时，就可以直接加载上一次保存的编码结果，而不需要重复编码（除非两次加载的数据有变动）
y_encoded = label_encoder.fit_transform(y)
print(f'分类数：{len(label_encoder.classes_)} \n')  # 标签的类别数量# 保存 label_encoder 以便以后使用
joblib.dump(label_encoder, './data/encoder.joblib')# 分割数据集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y_encoded, test_size=0.1,random_state=42)  # 这里训练和测试数据集比例是9:1，test_size=0.2或者0.3  固定随机种子42，保证每一次分割数据集都是一样的# 加载BERT分词器
local_model_path = './bert-base-chinese'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(local_model_path)
tokenizer.save_pretrained(best_model_path)# BERT预处理 -- 将文本数据转换成BERT模型能够理解的格式
def preprocess_for_bert(data, labels):input_ids = []attention_masks = []for sent in data:  # 对每个句子（sent）进行编码处理encoded_sent = tokenizer.encode_plus(text=sent,  # 要处理的句子add_special_tokens=True,  # 添加特殊标记，如句子的起始标记和结束标记max_length=256,  # 句子的最大长度为256个标记，超出部分将被截断，不足部分将被填充padding='max_length',  # 将句子填充到固定长度（256），不足部分会用0补齐return_attention_mask=True,  # 返回注意力掩码，用于标记哪些位置是填充部分，哪些位置是实际的句子内容truncation=True  # 如果句子超过了最大长度，进行截断)input_ids.append(encoded_sent.get('input_ids'))attention_masks.append(encoded_sent.get('attention_mask'))# 转换为PyTorch张量（tensor），以便后续可以输入到模型中进行训练或推理input_ids = torch.tensor(input_ids)attention_masks = torch.tensor(attention_masks)labels = torch.tensor(labels)return input_ids, attention_masks, labels# 预处理数据
print("2、开始预处理数据啦~")
train_inputs, train_masks, train_labels = preprocess_for_bert(X_train, y_train)
val_inputs, val_masks, val_labels = preprocess_for_bert(X_val, y_val)# 创建DataLoader
train_data = TensorDataset(train_inputs, train_masks, train_labels)
train_sampler = RandomSampler(train_data)
train_dataloader = DataLoader(train_data, sampler=train_sampler, batch_size=8)validation_data = TensorDataset(val_inputs, val_masks, val_labels)
validation_sampler = SequentialSampler(validation_data)
validation_dataloader = DataLoader(validation_data, sampler=validation_sampler, batch_size=8)# 加载BERT模型
print("3、开始预加载模型啦~")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(local_model_path, num_labels=len(label_encoder.classes_),ignore_mismatched_sizes=True)
model.cuda()  # 默认使用第一张显卡# 设置优化器和调度器
EPOCHS = 5   # 训练次数，可以先训练5次看看效果，可以自定义修改
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5, eps=1e-8)   # 优化器
total_steps = len(train_dataloader) * EPOCHS
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=total_steps)# 计算精确度 -- 通过比较预测类别和实际标签的相同之处，计算出预测正确的比例
def flat_accuracy(preds, labels):pred_flat = np.argmax(preds, axis=1).flatten()labels_flat = labels.flatten()return np.sum(pred_flat == labels_flat) / len(labels_flat)# 训练和评估
print("4、开始训练啦~")
best_val_accuracy = 0
for epoch in range(EPOCHS):print(f'Epoch {epoch + 1}')now_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime())   # 记录每一轮的训练开始时间和结束时间print("start time:", now_time)model.train()  # 模型设置为训练模式total_train_loss = 0  # 初始化训练总损失为0for step, batch in enumerate(train_dataloader):b_input_ids = batch[0].cuda()b_input_mask = batch[1].cuda()b_labels = batch[2].cuda().long()model.zero_grad() # 清除模型的梯度outputs = model(b_input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=b_input_mask, labels=b_labels)  # 将输入数据传递给模型，得到模型的输出loss = outputs.loss # 提取出损失值，用于后续的反向传播total_train_loss += loss.item()loss.backward() # 进行反向传播，计算梯度torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)optimizer.step()scheduler.step()avg_train_loss = total_train_loss / len(train_dataloader)  # 更新学习率torch.cuda.empty_cache()  # 训练一轮就清空一次显卡缓存# 模型测试，计算准确度model.eval()total_eval_accuracy = 0total_eval_loss = 0for batch in validation_dataloader:b_input_ids = batch[0].cuda()b_input_mask = batch[1].cuda()b_labels = batch[2].cuda().long()with torch.no_grad():outputs = model(b_input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=b_input_mask, labels=b_labels)loss = outputs.losstotal_eval_loss += loss.item()logits = outputs.logitslogits = logits.detach().cpu().numpy()label_ids = b_labels.to('cpu').numpy()total_eval_accuracy += flat_accuracy(logits, label_ids)avg_val_accuracy = total_eval_accuracy / len(validation_dataloader)avg_val_loss = total_eval_loss / len(validation_dataloader)torch.cuda.empty_cache() # 验证一轮就清空一次显卡缓存print(f'Training loss: {avg_train_loss}')print(f'Validation loss: {avg_val_loss}')print(f'Validation Accuracy: {avg_val_accuracy}')   # 主要看这个精度，一般准确率90%以上就可以投入实际生产环境中# 在验证集上计算准确率if avg_val_accuracy > best_val_accuracy:best_val_accuracy = avg_val_accuracy# 保存模型model.save_pretrained(best_model_path)   # 根据训练次数，保存最优的一个模型结果now_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime())print("end time:",now_time)print("-------------------")

三、模型推理

模型训练完成后，现在有一批新数据，你想要使用训练好的模型预测该文本数据的分类结果，则可以使用下面的推理代码，详解看注释。

import pandas as pd
import time
import torch
import joblib
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch.nn.functional as F# 第一步：加载数据
file_path = './data/detect.csv'  # 要推理的数据路径
df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8')# 第二步：加载训练好的模型
best_model_path = './model'
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(best_model_path)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(best_model_path)# 第三步：加载编码（训练时保存的结果）
label_encoder = joblib.load('./data/encoder.joblib')predictions = []  # 预测值
confidence_scores = []  # 可信度，一般可信度大于0.9说明效果比较准确# 第四步：遍历推理数据
for row in df.iterrows():content = row[1]['feature']  # 特征列（推理样本）inputs = tokenizer(content, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=256)outputs = model(**inputs)probs = F.softmax(outputs.logits, dim=1)pred = torch.argmax(probs, dim=1)confidence = torch.max(probs, dim=1)   # 获取置信度的值predictions.append(pred.item())confidence_scores.append(confidence.values.item())# 第五步：将预测结果解码为类别标签
decoded_categories = label_encoder.inverse_transform(predictions)# 第六步：创建一个空的DataFrame来存储推理结果
df['pred'] = decoded_categories
df['confidence_score'] = confidence_scores# 将结果保存到本地
output_file_path = './data/detect_pred.csv'  # 保存推理结果的路径
df.to_csv(output_file_path, index=False)

参考文章链接：https://blog.csdn.net/yihong23/article/details/138543746