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1. 代码展示

from tqdm import tqdm  # 可以在循环中添加进度条x = [1, 2, 3]  # list
print(x[:10] + [0] * -7)from transformers import AutoTokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")labels = []
train_list = []
with open("../data/ChnSentiCorp.txt", mode='r', encoding='utf-8') as file:for line in tqdm(file.readlines()):line = line.strip().split(',')labels.append(int(line[0]))text = tokenizer.encode(line[1])token = text[:80] + [0] * (80 - len(text))train_list.append(token)

import numpy as nplabels = np.array(labels)
train_list = np.array(train_list)# 已经把数据转化成了词向量 (Bert不需要词嵌入)  RNN --> LSTM
from transformers import TFBertForSequenceClassificationmodel = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=2)model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()
result = model.fit(x=train_list, y=labels, batch_size=128, epochs=10)
print(result.history)

2. 整体流程介绍

首先，概述一下代码的主要目的和流程。

主要目的：
此代码的主要目的是使用BERT模型进行序列分类。具体来说，它似乎是在处理某种情感分析任务，因为代码中读取了标签和文本，并试图用BERT模型来进行分类（假设为正面或负面情感，因为num_labels=2）。

整体流程：

1. 导入所需库：

   • tqdm：用于显示循环的进度条。
   • transformers：提供预训练的模型和相关的工具。

2. 数据预处理：

   • 定义了两个空列表labels和train_list，用于存储从文件中读取的标签和文本数据。
   • 打开一个名为ChnSentiCorp.txt的文件，并从中读取数据。假设每行的格式是“标签,文本”。
   • 使用BERT的tokenizer将每行文本转化为token。然后，确保每行文本的token长度为80，如果长度不足80，则用0填充。

3. 转换数据格式：

   • 将labels和train_list列表转换为numpy数组。

4. 加载和初始化BERT模型：

   • 使用TFBertForSequenceClassification.from_pretrained方法加载bert-base-chinese预训练模型，并指定类别数量为2。
   • 编译模型，设置损失函数和评估指标，并显示模型摘要。

5. 模型训练：

   • 使用处理后的train_list作为输入和labels作为目标进行模型训练。
   • 显示训练历史。

综上，代码的整体流程是：导入库→数据预处理→数据格式转换→加载和初始化BERT模型→模型训练。

3. 代码解读

像debug一样逐步解释您提供的代码。

from tqdm import tqdm  # 可以在循环中添加进度条

这一行导入了tqdm库，它是一个在循环中显示进度条的库。

---

x = [1, 2, 3]  # list
print(x[:10] + [0] * -7)

这里首先定义了一个列表x。接下来，x[:10]表示获取列表x的前10个元素，但因为x只有3个元素，所以它其实会返回整个x。[0] * -7将产生一个空列表，因为乘以一个负数的结果是空。所以print语句的输出将是[1, 2, 3]。

---

from transformers import AutoTokenizer

这里从transformers库中导入了AutoTokenizer。transformers库提供了很多预训练模型及其相关的工具，AutoTokenizer是其中的一个。

---

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")

使用bert-base-chinese这个预训练模型的tokenizer。这个tokenizer是针对中文BERT模型的。

---

labels = []
train_list = []
with open("../data/ChnSentiCorp.txt", mode='r', encoding='utf-8') as file:for line in tqdm(file.readlines()):line = line.strip().split(',')labels.append(int(line[0]))text = tokenizer.encode(line[1])token = text[:80] + [0] * (80 - len(text))train_list.append(token)

这段代码读取文件ChnSentiCorp.txt并从中获取标签和文本数据。每一行都是由一个标签和文本组成的，两者之间用逗号分隔。文本数据被tokenized并被截断或填充至长度80。

---

import numpy as nplabels = np.array(labels)
train_list = np.array(train_list)

这里首先导入了numpy库，并将labels和train_list转换为numpy数组。

---

from transformers import TFBertForSequenceClassification

从transformers库中导入了用于序列分类的TFBert模型。

---

model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=2)

初始化一个预训练的BERT模型用于序列分类。这里指定了类别数量为2。

---

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

模型被编译，使用了sparse_categorical_crossentropy作为损失函数，并设置了accuracy作为评估指标。model.summary()会显示模型的结构和参数信息。

model.summary()会输出如下内容。

Model: "tf_bert_for_sequence_classification"
_________________________________________________________________Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================bert (TFBertMainLayer)      multiple                  102267648 dropout_37 (Dropout)        multiple                  0         classifier (Dense)          multiple                  1538      =================================================================
Total params: 102,269,186
Trainable params: 102,269,186
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

---

result = model.fit(x=train_list, y=labels, batch_size=128, epochs=10)

Epoch 1/10
61/61 [==============================] - 2293s 36s/step - loss: 0.9221 - accuracy: 0.3204
Epoch 2/10
61/61 [==============================] - 2139s 35s/step - loss: 0.6931 - accuracy: 0.3147
Epoch 3/10
61/61 [==============================] - 2078s 34s/step - loss: 0.6931 - accuracy: 0.3147
Epoch 4/10
61/61 [==============================] - 1897s 31s/step - loss: 0.6931 - accuracy: 0.3147
Epoch 5/10
61/61 [==============================] - 1898s 31s/step - loss: 0.6931 - accuracy: 0.3147
Epoch 6/10
61/61 [==============================] - 1904s 31s/step - loss: 0.6931 - accuracy: 0.3147
Epoch 7/10
61/61 [==============================] - 1895s 31s/step - loss: 0.6931 - accuracy: 0.3147
Epoch 8/10
61/61 [==============================] - 1887s 31s/step - loss: 0.6931 - accuracy: 0.3147
Epoch 9/10
61/61 [==============================] - 1878s 31s/step - loss: 0.6931 - accuracy: 0.3147
Epoch 10/10
61/61 [==============================] - 1875s 31s/step - loss: 0.6931 - accuracy: 0.3147

print(result.history)

{'loss': [0.9221097230911255, 0.6931471228599548, 0.6931471228599548, 0.6931471228599548, 0.6931471228599548, 0.6931471228599548, 0.6931471228599548, 0.6931471228599548, 0.6931471228599548, 0.6931471228599548], 
'accuracy': [0.3204120993614197, 0.3147456645965576, 0.3147456645965576, 0.3147456645965576, 0.3147456645965576, 0.3147456645965576, 0.3147456645965576, 0.3147456645965576, 0.3147456645965576, 0.3147456645965576]
}

模型训练过程。使用train_list作为输入数据，labels作为标签。批大小设置为128，总共训练10轮。训练完毕后，会打印训练历史数据。

4. 报错解决

执行下面的代码的时候报错：

from transformers import TFBertForSequenceClassification
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=2)

报错信息如下：

requests.exceptions.ConnectTimeout: HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /bert-base-chinese/resolve/main/pytorch_model.bin (Caused by ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.VerifiedHTTPSConnection object at 0x000001AAEB8F3700>, 'Connection to huggingface.co timed out. (connect timeout=10)'))

4.1 解决思路

您的报错信息提示了连接超时问题。当您尝试从huggingface的服务器加载预训练的模型时，出现了这个问题。

以下是可能的原因及其解决方案：

1. 网络问题：您的机器可能无法访问huggingface的服务器。这可能是由于网络速度慢、防火墙设置、网络断开或其他网络相关问题。

   解决方案：

   • 请确保您的网络连接正常。
   • 试试是否可以手动访问huggingface.co网站。
   • 检查您的防火墙或代理设置，确保它们没有阻止您访问huggingface的服务器。

2. Huggingface服务器问题：有时，由于服务器的高负载或其他问题，huggingface的服务器可能会暂时不可用。

   解决方案：

   • 稍后再试。

3. 使用代理：如果您处于一个需要代理访问外部网站的网络环境中（如在某些公司或国家），那么可能需要配置代理。

   解决方案：

   • 设置Python的代理，或使用VPN。

4. 下载模型并本地加载：如果以上方法都不起作用，您可以手动下载模型，然后从本地加载。

   解决方案：

   • 手动从huggingface的模型库中下载bert-base-chinese模型。
   • 将下载的模型存放在本地目录中，然后使用from_pretrained方法加载该目录。

例如：

model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained("/path_to_directory/bert-base-chinese", num_labels=2)

其中/path_to_directory/bert-base-chinese是您存放模型文件的本地目录。

4.2 解决方法

科学上网

5. Bert介绍

5.1 什么是Bert

当然可以！

BERT简介：

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的一个预训练的深度学习模型，用于自然语言处理（NLP）任务。BERT的突出特点是其双向性，即它可以同时考虑文本中的前后上下文，从而捕捉更丰富的语义信息。

BERT的核心思想：

1. 双向性：传统的语言模型，如LSTM和GRU，是单向的，只能考虑前面的上下文或后面的上下文。BERT通过同时考虑前后上下文来捕捉更复杂的语义信息。
2. 预训练和微调：BERT首先在大量无标签文本上进行预训练，然后可以用少量的标注数据进行微调，以适应特定的NLP任务。
3. Transformer架构：BERT基于Transformer架构，它是一个高效的自注意力机制，可以捕捉文本中长距离的依赖关系。

BERT的预训练策略：

1. Masked Language Model (MLM)：随机遮蔽句子中的一些单词，并让模型预测这些遮蔽单词。这样，模型必须学习理解文本的上下文信息，以预测遮蔽的部分。
2. Next Sentence Prediction (NSP)：模型接收两个句子作为输入，并预测第二个句子是否是第一个句子的下一个句子。

BERT的应用：

经过预训练后的BERT模型可以被微调并应用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。由于BERT能够捕捉丰富的上下文信息，它在许多NLP任务中都取得了当时的最先进性能。

为什么BERT如此受欢迎？

1. 强大的性能：BERT在多种NLP任务上都达到了当时的最先进的性能。
2. 通用性：同一个预训练的BERT模型可以被微调并应用于多种NLP任务，无需从头开始训练。
3. 可用性：由于Google和其他组织发布了预训练的BERT模型和相关工具，开发者可以轻松地使用BERT进行自己的NLP项目。

总结：

BERT是当前NLP领域的一个里程碑，它改变了我们如何处理和理解文本的方式。对于初学者，理解BERT及其工作原理是深入研究现代NLP的关键。希望这个简介能帮助您对BERT有一个初步的了解！