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tfbert

基于tensorflow 1.x 的bert系列预训练模型工具
支持多GPU训练，支持梯度累积，支持pb模型导出，自动剔除adam参数
采用dataset 和 string handle配合，可以灵活训练、验证、测试，在训练阶段也可以使用验证集测试模型，并根据验证结果保存参数。

说明

config、tokenizer参考的transformers的实现。

内置有自定义的Trainer，像pytorch一样使用tensorflow1.14，具体使用下边会介绍。

目前内置文本分类、文本多标签分类、命名实体识别例子。

内置的几个例子的数据处理代码都支持多进程处理，实现方式参考的transformers。

内置代码示例数据集百度网盘提取码：rhxk

支持模型

bert、electra、albert、nezha、wobert、ChineseBert（GlyceBert）

requirements

tensorflow==1.x
tqdm
jieba

目前本项目都是在tensorflow 1.x下实现并测试的，最好使用1.14及以上版本，因为内部tf导包都是用的

import tensorflow.compat.v1 as tf

使用说明

Config 和 Tokenizer

使用方法和transformers一样

from tfbert import BertTokenizer, BertConfig

config = BertConfig.from_pretrained('config_path')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('vocab_path', do_lower_case=True)

inputs = tokenizer.encode_plus(
'测试样例', text_pair=None, max_length=128, padding="max_length", add_special_tokens=True)

config.save_pretrained("save_path")
tokenizer.save_pretrained("save_path")

多卡运行方式，需要设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，内置trainer会读取参数：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python run.py

详情查看代码样例

XLA和混合精度训练训练速度测试

使用哈工大的rbt3权重进行实验对比，数据为example中的文本分类数据集。开启xla和混合精度后刚开始训练需要等待一段时间优化，所以第一轮会比较慢，等开启后训练速度会加快很多。最大输入长度32，批次大小32，训练3个epoch，测试环境为tensorflow1.14，GPU是2080ti。

use_xla	mixed_precision	first epoch (s/epoch)	second epoch (s/epoch)	eval accuracy
False	False	76	61	0.9570
True	False	73	42	0.9584
True	True	85	37	0.9582

开启混合精度比较慢，base版本模型的话需要一两分钟，但是开启后越到后边越快，训练步数少的话可以只开启xla就行了，如果多的话最好xla和混合精度（混合精度前提是你的卡支持fp16）都打开。

可加载中文权重链接

模型简称	下载链接
`BERT wwm 系列`	Chinese-BERT-wwm
`BERT-base, Chinese`<sup>Google</sup>	Google Cloud
`ALBERT-base, Chinese`<sup>Google</sup>	google-research/albert
`MacBERT, Chinese`	MacBERT
`ELECTRA, Chinese`	Chinese-ELECTRA
`ERNIE 1.0.1, Chinese`	百度网盘(xrku)
`ERNIE gram base, Chinese`	百度网盘(7xet)
`ChineseBert, Chinese`	base(sxhj) large(zi0r)

更新记录

2021/7/31 内置模型新增香侬科技开源的ChineseBert，见glyce_bert，目前官方只有torch版本。模型增加了字形和拼音特征作为embedding表示，获得了和mac bert接近的效果，官方见ChineseBert 。tf权重已经转好，可自行下载。
2021/5/19 增加机器阅读理解示例代码，以dureader2021比赛数据为例，应该兼容大部分squad格式的数据。同时更新tokenizer代码，贴合transformers使用接口，大部分直接整合的transformers的tokenizer
2021/5/9 增加fgm，pgd，freelb接口，代码见adversarial.py, 使用方式，在trainer的build_model中传入adversarial_type即可，这两天没GPU和相应数据集，所以功能还没测试。
2021/4/18 花了一天时间重整Trainer，新增一个Dataset类。由于更新有点多，还没来得及写太多注释，敬请见谅。具体更新：
1. trainer封装了train、evaluate、predict方法，具体见新版的使用例子。
2. 写了一个Dataset类，支持简单的数据包装，也可以直接导出tf的dataset类型，具体dataset.py.
3. 去除了原版需要自定义shapes和types的方式（原有data代码还没删），都可以通过新增的Dataset类下的方法直接自行获取。
2021/4/17 新增SimpleTrainer，采用feed dict的方式进行调用，操作简单，但是相比Trainer的dataset方式要慢好多，随便写了个例子simple_trainer.py，以后有时间再完善
tf.layers.dropout 需要将training设置为None才会根据tf.keras.backend.learning_phase()进行mode判定。之前默认的training为False，dropout都没起作用，非常抱歉。
增加resize_word_embeddings方法，可对已保存权重文件的embedding部分就行词表大小修改。具体见resize_word_embeddings方法
对抗训练暂不可用...代码实现错误
2021年2月22日增加FGM对抗训练方式，可以在trainer.build_model()时设置use_fgm为True，即可开启fgm对抗训练，目前未测试效果。
2021年2月8日毕业论文写完了，花了点时间进行大更新，此次更新对原有代码重组，进一步提升训练速度。使用NVIDIA的方法修改梯度累积方式，去除backward、 zero_grad方法，统一使用train_step训练。梯度累积只需要在配置优化节点时传入梯度累积步数即可。最后，代码增加xla加速和混合精度训练，混合精度目前只支持部分gpu，支持情况自行百度。最后详情请自行看使用例子对比。
2020年11月14日增加xla加速模块，可以在trainer设定use_xla传参决定是否开启，开启后可以加速训练。backward、zero_grad、train_step模式增加开启关闭操作，可以在trainer设定use_torch_mode决定是否取消该模式，取消后不支持梯度累积，直接调用train_step进行训练，这样会加快训练速度。
2020年9月23日增加梯度累积，采用trainer.backward(), trainer.zero_grad(), trainer.train_step() 一同进行训练，参考pytorch训练方式。
2020年9月21日第一次上传，支持模型bert、albert、electra、nezha、wobert。

Reference