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项目简介
本项目是基于Python和TensorFlow的BERT多GPU微调框架，用于微调BERT模型以适配特定自然语言处理任务，如情感分析、二分类和三分类问题。项目涵盖数据预处理、模型训练、评估和预测的完整流程，支持多GPU并行计算，可加速训练进程。
项目的主要特性和功能
- 多任务支持：可进行情感分析、二分类和三分类任务，用户能自定义数据处理器。
- 多GPU训练：借助TensorFlow的GPU支持，实现多GPU并行训练，大幅提高训练速度。
- 预训练模型加载：支持加载BERT-wwm、BERT-base等预训练的BERT模型。
- 自定义数据处理器：用户可根据不同输入数据格式自定义数据处理器。
- 模型保存与加载：支持将训练好的模型保存为TensorFlow SavedModel格式，方便后续部署使用。
- 命令行参数配置：通过命令行参数灵活配置学习率、批大小、训练轮数等训练参数。
安装使用步骤
环境准备
- 安装Python 3.6及以上版本。
- 安装支持CUDA的TensorFlow GPU版本。
- 安装pandas、numpy等其他依赖库。
下载预训练模型
数据准备
- 把训练数据、验证数据和测试数据分别放入
/data/classification/目录，文件格式为CSV。 - 确保数据格式为
train.csv、dev.csv和test.csv。
修改配置
- 根据任务需求，修改
run_classifier.py中的数据处理器和任务名称。 - 依据硬件配置和数据量，调整
max_seq_length、train_batch_size、learning_rate等训练参数。
运行训练脚本
在命令行运行train.sh脚本开始模型训练，示例命令如下：
bash
python run_classifier.py \
--task_name=classification_3 \
--do_lower_case=true \
--do_train=true \
--do_eval=true \
--do_predict=false \
--save_for_serving=true \
--data_dir=./data/classification/news_related_1541 \
--vocab_file=./models/bert_pretrained/chinese_wwm_L-12_H-768_A-12/vocab.txt \
--bert_config_file=./models/bert_pretrained/chinese_wwm_L-12_H-768_A-12/bert_config.json \
--init_checkpoint=./models/bert_pretrained/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt \
--max_seq_length=512 \
--train_batch_size=16 \
--learning_rate=2e-5 \
--num_train_epochs=10 \
--use_gpu=true \
--num_gpu_cores=8 \
--use_fp16=true \
--output_dir=./models/classification/news_related_1541_wwm_E-10
模型评估与预测
训练完成后，设置do_eval=true和do_predict=true评估模型性能并进行预测，预测结果将保存到指定输出目录。
通过以上步骤，可快速搭建并运行基于BERT的多GPU微调框架，用于多种自然语言处理任务。
下载地址
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