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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