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BERT本质上是一个两段式的NLP模型。第一个阶段叫做：Pre-training，跟WordEmbedding类似，利用现有无标记的语料训练一个语言模型。第二个阶段叫做：Fine-tuning，利用预训练好的语言模型，完成具体的NLP下游任务。
Google已经投入了大规模的语料和昂贵的机器帮我们完成了Pre-training过程 附上中文预训练bert链接：https://pan.baidu.com/s/1pFY_VV6zbwwSuMCSE7QqJQ 提取码: auyr ，
中文预训练BERT-wwm（Pre-Trained Chinese BERT with Whole Word Masking）:
| 模型简称 | 语料 | Google下载 | 讯飞云下载 |
|---|---|---|---|
BERT-wwm-ext, Chinese |
中文维基+ 通用数据[1] |
TensorFlow PyTorch |
TensorFlow（密码thGd） PyTorch（密码bJns） |
BERT-wwm, Chinese |
中文维基 | TensorFlow PyTorch |
TensorFlow（密码mva8） PyTorch（密码8fX5） |
BERT-base, ChineseGoogle |
中文维基 | Google Cloud | - |
BERT-base, Multilingual CasedGoogle |
多语种维基 | Google Cloud | - |
BERT-base, Multilingual UncasedGoogle |
多语种维基 | Google Cloud |
这里主要介绍fine-tuning过程。
回到Github中的代码，只有run_classifier.py和run_squad.py是用来做fine-tuning 的，其他可以暂时不考虑。这里使用run_classifier.py进行文本相似度（本质分类建模）。
代码解析
从主函数开始，可以发现它指定了必须的参数：
data_dir指的是我们的输入数据的文件夹路径。查看代码，不难发现，作者给出了输入数据的格式：
可以发现它要求的输入分别是guid, text_a, text_b, label，其中text_b和label为可选参数。例如我们要做的是单个句子的分类任务，那么就不需要输入text_b；另外，在test样本中，我们便不需要输入lable。
这里的task_name，一开始可能不好理解它是用来做什么的。仔细查看代码可以发现：
task_name是用来选择processor的。
修改 processor
任何模型的训练、预测都是需要有一个明确的输入，而BERT代码中processor就是负责对模型的输入进行处理。我们以分类任务的为例，介绍如何修改processor来运行自己数据集上的fine-tune。在run_classsifier.py文件中我们可以看到，google对于一些公开数据集已经写了一些processor，如XnliProcessor,MnliProcessor,MrpcProcessor和ColaProcessor。这给我们提供了一个很好的示例，指导我们如何针对自己的数据集来写processor。
对于一个需要执行训练、交叉验证和测试完整过程的模型而言，自定义的processor里需要继承DataProcessor，并重载获取label的get_labels和获取单个输入的get_train_examples,get_dev_examples和get_test_examples函数。其分别会在main函数的FLAGS.do_train、FLAGS.do_eval和FLAGS.do_predict阶段被调用。
这三个函数的内容是相差无几的，区别只在于需要指定各自读入文件的地址。
以get_train_examples为例，函数需要返回一个由InputExample类组成的list。InputExample类是一个很简单的类，只有初始化函数，需要传入的参数中guid是用来区分每个example的，可以按照train-%d'%(i)的方式进行定义。text_a是一串字符串，text_b则是另一串字符串。在进行后续输入处理后(BERT代码中已包含，不需要自己完成) text_a和text_b将组合成[CLS] text_a [SEP] text_b [SEP]的形式传入模型。最后一个参数label也是字符串的形式，label的内容需要保证出现在get_labels函数返回的list里。
class SelfProcessor(DataProcessor):
"""Processor for the CoLA data set (GLUE version)."""
def get_train_examples(self, data_dir):
file_path = os.path.join(data_dir, 'train.csv')
with open(file_path, 'r', encoding="utf-8") as f:
reader = f.readlines()
examples = []
for index, line in enumerate(reader):
guid = 'train-%d' % index
split_line = line.strip().split("\t")
print(split_line)
text_a = tokenization.convert_to_unicode(split_line[1])
text_b = tokenization.convert_to_unicode(split_line[2])
label = split_line[3]
examples.append(InputExample(guid=guid, text_a=text_a,
text_b=text_b, label=label))
return examples
def get_dev_examples(self, data_dir):
file_path = os.path.join(data_dir, 'val.csv')
with open(file_path, 'r', encoding="utf-8") as f:
reader = f.readlines()
examples = []
for index, line in enumerate(reader):
guid = 'train-%d' % index
split_line = line.strip().split("\t")
text_a = tokenization.convert_to_unicode(split_line[1])
text_b = tokenization.convert_to_unicode(split_line[2])
label = split_line[3]
examples.append(InputExample(guid=guid, text_a=text_a,
text_b=text_b, label=label))
return examples
def get_test_examples(self, data_dir):
"""See base class."""
file_path = os.path.join(data_dir, 'test.csv')
with open(file_path, 'r', encoding="utf-8") as f:
reader = f.readlines()
examples = []
for index, line in enumerate(reader):
guid = 'train-%d' % index
split_line = line.strip().split("\t")
text_a = tokenization.convert_to_unicode(split_line[1])
text_b = tokenization.convert_to_unicode(split_line[2])
label = split_line[3]
examples.append(InputExample(guid=guid, text_a=text_a,
text_b=text_b, label=label))
return examples
def get_labels(self):
"""See base class."""
return ["0", "1"]
def _create_examples(self, lines, set_type):
"""Creates examples for the training and dev sets."""
examples = []
for (i, line) in enumerate(lines):
# Only the test set has a header
if set_type == "test" and i == 0:
continue
guid = "%s-%s" % (set_type, i)
if set_type == "test":
text_a = tokenization.convert_to_unicode(line[2])
label = "0"
else:
text_a = tokenization.convert_to_unicode(line[2])
label = tokenization.convert_to_unicode(line[4])
examples.append(
InputExample(guid=guid, text_a=text_a, text_b=None, label=label))
return examples可以发现这个processor就是用来对data_dir中输入的数据进行预处理的。
同时也能发现，在data_dir中我们需要将数据处理成.tsv格式，训练集、开发集和测试集分别是train.tsv, dev.tsv, test.tsv，这里我们暂时只使用train.tsv和dev.tsv。另外，label在get_labels()设定，此处为二分类，则将label设定为[“0”,”1”]，同时_create_examples()中，给定了如何获取guid以及如何给text_a, text_b和label赋值。
准备好train.tsv, dev.tsv以及test.tsv
新建一个跟自己task_name对应的processor，用于将train.tsv、dev.tsv以及test.tsv中的数据提取出来赋给text_a, text_b, label
下载好Pre-training模型，设定好相关参数，run。
运行 fine-tune
之后就可以直接运行run_classsifier.py进行模型的训练。在运行时需要制定一些参数，一个较为完整的运行参数如下所示：
export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 #全局变量 下载的预训练bert地址
export MY_DATASET=/path/to/xnli #全局变量 数据集所在地址
python run_classifier.py
--task_name=sim #自己添加processor在processors字典里的key名
--do_train=true
--do_eval=true
--dopredict=true
--data_dir=$MY_DATASET 训练数据路径
--vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt
--bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json
--init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt
--max_seq_length=128 #语句长度
--train_batch_size=32
--learning_rate=5e-5
--num_train_epochs=2.0
--output_dir=./sim_output/ #模型输出路径BERT 源代码（其他）
在开始训练我们自己fine-tune的BERT后，我们可以再来看看BERT代码里除了processor之外的一些部分。
我们可以发现，process在得到字符串形式的输入后，在file_based_convert_examples_to_features里先是对字符串长度，加入[CLS]和[SEP]等一些处理后，将其写入成TFrecord的形式。这是为了能在estimator里有一个更为高效和简易的读入。
我们还可以发现，在create_model的函数里，除了从modeling.py获取模型主干输出之外，还有进行fine-tune时候的loss计算。因此，如果对于fine-tune的结构有自定义的要求，可以在这部分对代码进行修改。如进行NER任务的时候，可以按照BERT论文里的方式，不只读第一位的logits，而是将每一位logits进行读取。
BERT这次开源的代码，由于是考虑在google自己的TPU上高效地运行，因此采用的estimator是tf.contrib.tpu.TPUEstimator,虽然TPU的estimator同样可以在gpu和cpu上运行，但若想在gpu上更高效地做一些提升，可以考虑将其换成tf.estimator.Estimator,于此同时model_fn里一些tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec也需要修改成tf.estimator.EstimatorSpec的形式，以及相关调用参数也需要做一些调整。在转换成较普通的estimator后便可以使用常用的方式对estimator进行处理，如生成用于部署的.pb文件等。
参考：
2、https://www.jianshu.com/p/aa2eff7ec5c1
3、https://juejin.im/post/5c093c04f265da611d667584?utm_source=gold_browser_extension
