HuiResearch / tfbert

基于tensorflow1.x的预训练模型调用,支持单机多卡、梯度累积,XLA加速,混合精度。可灵活训练、验证、预测。

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

tfbert

  • 基于tensorflow 1.x 的bert系列预训练模型工具
  • 支持多GPU训练,支持梯度累积,支持pb模型导出,自动剔除adam参数
  • 采用dataset 和 string handle配合,可以灵活训练、验证、测试,在训练阶段也可以使用验证集测试模型,并根据验证结果保存参数。

说明

config、tokenizer参考的transformers的实现。

内置有自定义的Trainer,像pytorch一样使用tensorflow1.14,具体使用下边会介绍。

目前内置 文本分类文本多标签分类命名实体识别例子。

内置的几个例子的数据处理代码都支持多进程处理,实现方式参考的transformers。

内置代码示例数据集百度网盘提取码:rhxk

支持模型

bert、electra、albert、nezha、wobert、ChineseBert(GlyceBert)

requirements

tensorflow==1.x
tqdm
jieba

目前本项目都是在tensorflow 1.x下实现并测试的,最好使用1.14及以上版本,因为内部tf导包都是用的

import tensorflow.compat.v1 as tf

使用说明

Config 和 Tokenizer

使用方法和transformers一样

from tfbert import BertTokenizer, BertConfig

config = BertConfig.from_pretrained('config_path')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('vocab_path', do_lower_case=True)

inputs = tokenizer.encode_plus(
'测试样例', text_pair=None, max_length=128, padding="max_length", add_special_tokens=True)

config.save_pretrained("save_path")
tokenizer.save_pretrained("save_path")

多卡运行方式,需要设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,内置trainer会读取参数:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python run.py

详情查看代码样例

XLA和混合精度训练训练速度测试

使用哈工大的rbt3权重进行实验对比,数据为example中的文本分类数据集。 开启xla和混合精度后刚开始训练需要等待一段时间优化,所以第一轮会比较慢, 等开启后训练速度会加快很多。最大输入长度32,批次大小32,训练3个epoch, 测试环境为tensorflow1.14,GPU是2080ti。

use_xla mixed_precision first epoch (s/epoch) second epoch (s/epoch) eval accuracy
False False 76 61 0.9570
True False 73 42 0.9584
True True 85 37 0.9582

开启混合精度比较慢,base版本模型的话需要一两分钟,但是开启后越到后边越快,训练步数少的话可以只开启xla就行了,如果多的话 最好xla和混合精度(混合精度前提是你的卡支持fp16)都打开。

可加载中文权重链接

模型简称 下载链接
BERT wwm 系列 Chinese-BERT-wwm
BERT-base, ChineseGoogle Google Cloud
ALBERT-base, ChineseGoogle google-research/albert
MacBERT, Chinese MacBERT
ELECTRA, Chinese Chinese-ELECTRA
ERNIE 1.0.1, Chinese 百度网盘(xrku)
ERNIE gram base, Chinese 百度网盘(7xet)
ChineseBert, Chinese base(sxhj) large(zi0r)

更新记录

  • 2021/7/31 内置模型新增香侬科技开源的ChineseBert,见glyce_bert,目前官方只有torch版本。 模型增加了字形和拼音特征作为embedding表示,获得了和mac bert接近的效果,官方见ChineseBert 。tf权重已经转好,可自行下载。

  • 2021/5/19 增加机器阅读理解示例代码,以dureader2021比赛数据为例,应该兼容大部分squad格式的数据。 同时更新tokenizer代码,贴合transformers使用接口,大部分直接整合的transformers的tokenizer

  • 2021/5/9 增加fgm,pgd,freelb接口,代码见adversarial.py, 使用方式,在trainer的build_model中传入adversarial_type即可,这两天没GPU和相应数据集,所以功能还没测试。

  • 2021/4/18 花了一天时间重整Trainer,新增一个Dataset类。由于更新有点多,还没来得及写太多注释,敬请见谅。具体更新:

    1. trainer封装了train、evaluate、predict方法,具体见新版的使用例子。
    2. 写了一个Dataset类,支持简单的数据包装,也可以直接导出tf的dataset类型,具体dataset.py.
    3. 去除了原版需要自定义shapes和types的方式(原有data代码还没删),都可以通过新增的Dataset类下的方法直接自行获取。
  • 2021/4/17 新增SimpleTrainer,采用feed dict的方式进行调用,操作简单,但是相比Trainer的dataset方式要慢好多, 随便写了个例子simple_trainer.py,以后有时间再完善

  • tf.layers.dropout 需要将training设置为None才会根据tf.keras.backend.learning_phase()进行mode判定。 之前默认的training为False,dropout都没起作用,非常抱歉。

  • 增加resize_word_embeddings方法,可对已保存权重文件的embedding部分就行词表大小修改。 具体见resize_word_embeddings方法

  • 对抗训练暂不可用...代码实现错误

  • 2021年2月22日 增加FGM对抗训练方式,可以在trainer.build_model()时设置use_fgm为True, 即可开启fgm对抗训练,目前未测试效果。

  • 2021年2月8日 毕业论文写完了,花了点时间进行大更新,此次更新对原有代码重组,进一步提升训练速度。使用NVIDIA的方法修改梯度累积方式,去除backward、 zero_grad方法,统一使用train_step训练。梯度累积只需要在配置优化节点时传入梯度累积步数即可。 最后,代码增加xla加速和混合精度训练,混合精度目前只支持部分gpu,支持情况自行百度。 最后详情请自行看使用例子对比。

  • 2020年11月14日 增加xla加速模块,可以在trainer设定use_xla传参决定是否开启,开启后可以加速训练。backward、zero_grad、train_step模式增加开启关闭操作, 可以在trainer设定use_torch_mode决定是否取消该模式,取消后不支持梯度累积,直接调用train_step进行训练, 这样会加快训练速度。

  • 2020年9月23日 增加梯度累积,采用trainer.backward(), trainer.zero_grad(), trainer.train_step() 一同进行训练,参考pytorch训练方式。

  • 2020年9月21日 第一次上传,支持模型bert、albert、electra、nezha、wobert。

Reference

  1. Transformers: State-of-the-art Natural Language Processing for TensorFlow 2.0 and PyTorch.
  2. TensorFlow code and pre-trained models for BERT
  3. ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations
  4. NEZHA-TensorFlow
  5. ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators
  6. 基于词颗粒度的中文WoBERT
  7. NVIDIA/BERT模型使用方案

About

基于tensorflow1.x的预训练模型调用,支持单机多卡、梯度累积,XLA加速,混合精度。可灵活训练、验证、预测。


Languages

Language:Python 100.0%