百度NLP预训练模型ERNIE2.0最强实操课程来袭！【附教程】
2019年3月，百度正式发布NLP模型ERNIE，其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨。经过短短几个月时间，百度ERNIE再升级，发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0，及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型。继1.0后，ERNIE英文任务方面取得全新突破，在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet, 取得了SOTA效果。
本篇内容可以说是史上最强实操课程，由浅入深完整带大家试跑ERNIE，大家可前往AI Studio fork代码 (https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/117030)，运行即可获赠12小时GPU算力，每天都有哦~
一、基础部分
1.1 准备代码、数据、模型
step1：下载ERNIE代码。温馨提示：如果下载慢，暂停重试
!git clone --depth 1 https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE.git
step2：下载并解压finetune数据
!wget --no-check-certificate https://ernie.bj.bcebos.com/task_data_zh.tgz !tar xf task_data_zh.tgz
step3：下载预训模型
!wget --no-check-certificate https://ernie.bj.bcebos.com/ERNIE_1.0_max-len-512.tar.gz !mkdir -p ERNIE1.0 !tar zxf ERNIE_1.0_max-len-512.tar.gz -C ERNIE1.0
备用方案，如果下载慢的话，可以用我们预先下载好的代码和数据
%cd ~ !cp -r work/ERNIE1.0 ERNIE1.0 !cp -r work/task_data task_data !cp -r work/lesson/ERNIE ERNIE
完成ERNIE代码部分的准备之后，让我们一起以一个序列标注任务来举例。
什么是序列标注任务？
下面这张图可以概括性的让大家理解序列标注任务：
序列标注的任务可以用来做什么？
可以：信息抽取、数据结构化，帮助搜索引擎搜索的更精准
可以：…
序列标注任务: 一起来看看这个任务的数据长什么样子吧？
序列标注任务输入数据包含2部分：
1）标签映射文件：存储标签到ID的映射。
2）训练测试数据：2列，文本、标签（文本中每个字之间使用隐藏字符\2分割，标签同理。）
# 标签映射文件 !cat task_data/msra_ner/label_map.json
{
"B-PER": 0,
"I-PER": 1,
"B-ORG": 2,
"I-ORG": 3,
"B-LOC": 4,
"I-LOC": 5,
"O": 6
}
# 测试数据 !head task_data/msra_ner/dev.tsv
B: Begin
I: Inside
O: Outside
ERNIE应用于序列化标注
1.2 利用ERNIE做Finetune
step1：设置环境变量
%cd ERNIE
!ln -s ../task_data
!ln -s ../ERNIE1.0
%env TASK_DATA_PATH=task_data
%env MODEL_PATH=ERNIE1.0
!echo "task_data_path: ${TASK_DATA_PATH}"
!echo "model_path: ${MODEL_PATH}"
step2：运行finetune脚本
!sh script/zh_task/ernie_base/run_msra_ner.sh
1.3将Finetune结果打印
在finetune过程中，会自动保存对test集的预测结果，我们可以查看预测结果是否符合预期。
由于Finetune需要一些时间，所以不等Finetune完了，直接查看我们之前已经Finetune收敛后的模型与test集的预测结果
%cd ~ show_ner_prediction(\'work/lesson/test_result.5.final\')
二、进阶部分
2.1 GPU显存过小，如何使用ERNIE？
脚本进阶：模型太大，无法完全放进显存的情况下，如何只使用前3层参数热启Finetune？
如果能只加载几层模型就好了！
方法：只需要修改一行配置文件ernie_config.json，就能自动的使用前3层参数热启Finetune。
提示：ernie_config.json在ERNIE1.0发布的预训练模型中
TODO 结合“终端”标签，运行一下吧
提示：您可以需要用到sed与pwd命令
step1：设置环境变量
%cd ~%cd ERNIE
!ln -s ../task_data
!ln -s ../ERNIE1.0
%env TASK_DATA_PATH=task_data
%env MODEL_PATH=ERNIE1.0
!echo "task_data_path: ${TASK_DATA_PATH}"
!echo "model_path: ${MODEL_PATH}"
!pwd
!sh script/zh_task/ernie_base/run_msra_ner.sh
2.2如何将ERNIE适配我的业务数据？
数据进阶：如何修改输入格式？
假设msra ner任务的输入数据格式变了，每条样本不是以行式保存，而是以列式保存。列式保存是指，每条样本由多行组成，每行包含一个字符和对应的label，不同样本间以空行分割，具体样例如下：
text_a label 海 O 钓 O 比 O 赛 O 地 O 点 O 在 O 厦 B-LOC 门 I-LOC 与 O 金 B-LOC 门 I-LOC 之 O 间 O 的 O 海 O 域 O 。 O
当输入数据为列式时，我们如何修改ERNIE的数据处理代码，以适应新的数据格式。
首先，我们先大致了解一下ERNIE的数据处理流程：
- ERNIE对于finetune任务的所有数据处理代码都在reader/task_reader.py中，里面已经预先写好了适合多种不同类型任务的Reader类，ERNIE通过Reader读取并处理数据给后续模型使用。
- Reader类对数据处理流程做了以下几步抽象：
step 1. 从文件中逐条读取样本，通过_read_tsv等方法，读取不同格式的文件，并将读取的每条样本存入一个list
step 2. 逐一将读取的样本转化为Record。Record中包含了一条样本经过数据处理后，模型所需要的所有features。处理成Record的流程一般又分以下几步：
1. 将文本tokenize，超过最大长度时截断；
2. 加入\'[CLS]\’、\'[SEP]\’等标记符后，将文本ID化；
3. 生成每个token对应的position和token_type信息。
step 3. 将多个Record组成batch，同一个batch内feature长度不一致时，padding至batch内最大的feature长度。
了解了ERNIE的数据处理流程以后，我们发现当输入数据格式变了，我们只需要修改第1步的代码，保持其他代码不变，就能适应新的数据格式。具体来说，只需要在reader/task_reader.py的 SequenceLabelReader 类中，加入下面的 _read_tsv 函数（重写基类 BaseReader 的 _read_tsv）。
def _read_tsv(self, input_file, quotechar=None): with open(input_file, \'r\', encoding=\'utf8\') as f: reader = csv_reader(f) headers = next(reader) text_indices = [ index for index, h in enumerate(headers) if h != \'label\' ] Example = namedtuple(\'Example\', headers) examples = [] buf_t, buf_l = [], [] for line in reader: if len(line) != 2: assert len(buf_t) == len(buf_l) example = Example(u\'^B\'.join(buf_t), u\'^B\'.join(buf_l)) examples.append(example) buf_t, buf_l = [], [] continue if line[0].strip() == \'\': continue buf_t.append(line[0]) buf_l.append(line[1]) if len(buf_t) > 0: assert len(buf_t) == len(buf_l) example = Example(u\'^B\'.join(buf_t), u\'^B\'.join(buf_l)) examples.append(example) buf_t, buf_l = [], [] return examples
我们将已经修改好的数据和代码，预先放在work/lesson/2目录中，可以替换掉ERNIE项目中对应的文件，然后尝试运行
%cd ~ !cp -r work/lesson/2/msra_ner_columnwise task_data/msra_ner_columnwise !cp -r work/lesson/2/task_reader.py ERNIE/reader/task_reader.py !cp -r work/lesson/2/run_msra_ner.sh ERNIE/script/zh_task/ernie_base/run_msra_ner_columnwise.sh %cd ERNIE !ln -s ../task_data !ln -s ../ERNIE1.0 %env TASK_DATA_PATH=task_data %env MODEL_PATH=ERNIE1.0 !sh script/zh_task/ernie_base/run_msra_ner_columnwise.sh
2.3在哪里改模型结构？
模型进阶：如何将序列标注任务的损失函数替换为CRF？
目前序列标注任务的finetune代码中，以 softmax ce 作为损失函数，该损失函数较为简单，没有考虑到序列中词与词之间的联系，如何替换一个更优秀的损失函数呢？
我们只需要修改其中的create_model函数，将 softmax ce 损失函数部分，替换为 linear_chain_crf 即可，具体代码如下：
def create_model(args, pyreader_name, ernie_config, is_prediction=False): pyreader = fluid.layers.py_reader( capacity=50, shapes=[[-1, args.max_seq_len, 1], [-1, args.max_seq_len, 1], [-1, args.max_seq_len, 1], [-1, args.max_seq_len, 1], [-1, args.max_seq_len, 1], [-1, args.max_seq_len, 1], [-1, 1]], dtypes=[ \'int64\', \'int64\', \'int64\', \'int64\', \'float32\', \'int64\', \'int64\' ], lod_levels=[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], name=pyreader_name, use_double_buffer=True) (src_ids, sent_ids, pos_ids, task_ids, input_mask, labels, seq_lens) = fluid.layers.read_file(pyreader) ernie = ErnieModel( src_ids=src_ids, position_ids=pos_ids, sentence_ids=sent_ids, task_ids=task_ids, input_mask=input_mask, config=ernie_config, use_fp16=args.use_fp16) enc_out = ernie.get_sequence_output() enc_out = fluid.layers.dropout( x=enc_out, dropout_prob=0.1, dropout_implementation="upscale_in_train") logits = fluid.layers.fc( input=enc_out, size=args.num_labels, num_flatten_dims=2, param_attr=fluid.ParamAttr( name="cls_seq_label_out_w", initializer=fluid.initializer.TruncatedNormal(scale=0.02)), bias_attr=fluid.ParamAttr( name="cls_seq_label_out_b", initializer=fluid.initializer.Constant(0.))) infers = fluid.layers.argmax(logits, axis=2) ret_infers = fluid.layers.reshape(x=infers, shape=[-1, 1]) lod_labels = fluid.layers.sequence_unpad(labels, seq_lens) lod_infers = fluid.layers.sequence_unpad(infers, seq_lens) lod_logits = fluid.layers.sequence_unpad(logits, seq_lens) (_, _, _, num_infer, num_label, num_correct) = fluid.layers.chunk_eval( input=lod_infers, label=lod_labels, chunk_scheme=args.chunk_scheme, num_chunk_types=((args.num_labels-1)//(len(args.chunk_scheme)-1))) probs = fluid.layers.softmax(logits) crf_loss = fluid.layers.linear_chain_crf( input=lod_logits, label=lod_labels, param_attr=fluid.ParamAttr( name=\'crf_w\', initializer=fluid.initializer.TruncatedNormal(scale=0.02))) loss = fluid.layers.mean(x=crf_loss) graph_vars = { "inputs": src_ids, "loss": loss, "probs": probs, "seqlen": seq_lens, "num_infer": num_infer, "num_label": num_label, "num_correct": num_correct, } for k, v in graph_vars.items(): v.persistable = True return pyreader, graph_vars
我们将已经修改好的数据和代码，预先放在work/lesson/3 目录中，可以替换掉ERNIE项目中对应的文件，然后尝试运行
%cd ~ !cp -r work/lesson/3/sequence_label.py ERNIE/finetune/sequence_label.py %cd ERNIE !ln -s ../task_data !ln -s ../ERNIE1.0 %env TASK_DATA_PATH=task_data %env MODEL_PATH=ERNIE1.0 !sh script/zh_task/ernie_base/run_msra_ner_columnwise.sh
修改后重新运行finetune脚本：
sh script/zh_task/ernie_base/run_msra_ner.sh等待运行完后，取最后一次评估结果，对比如下:
以上便是实战课程的全部操作，直接fork可点击下方链接：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/117030
划重点！
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