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深度学习Tensorflow2.8 使用 BERT 进行文本分类

2023-01-06 08:32:22 作者：我是王大你是谁

这篇文章主要为大家介绍了深度学习Tensorflow2.8 使用 BERT 进行文本分类示例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

前言

本文使用 cpu 版本的 Tensorflow 2.8 ，通过搭建 BERT 模型完成文本分类任务。

1. python 库准备

为了保证能正常运行本文代码，需要保证以下库的版本：

tensorflow==2.8.4
tensorflow-text==2.8.1
tf-models-official==2.7.0
python==3.8.0

在安装 tf-models-official 的时候可能会报错：Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required 。直接进入 visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vis… 这里进行下载新的Microsoft C++ 生成工具，然后安装重启电脑即可。

2. BERT 是什么？

BERT 和其他 Transformer 编码器架构模型都在 NLP 的各种任务上取得了巨大的成功。它们都是使用了多层的注意力机制，可以有效地对文本进行双向的深层次语义编码表示。BERT 模型已经在大型文本语料库上进行了充足的预训练，我们在使用的时候只需要针对特定任务进行微调即可。

3. 获取并处理 IMDB 数据

（1）使用 tensorflow 的内置函数，从网络上将 Large Movie Review Dataset 数据下载到本地，没有特别指定的话一般位置在当前同级目录下。此数据集是一个电影评论数据集，其中包含来自 Internet 电影数据库的 50000 条电影评论的文本，每个文本都对应一个标签标记其为积极或者消极的。

（2）我们将数据中无用的 unsup 文件夹都删掉，这样后面处理数据会更加方便。

import os
import shutil
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text as text
from official.nlp import optimization
import matplotlib.pyplot as plt
tf.get_logger().setLevel('ERROR')
url = 'https://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz'
dataset = tf.keras.utils.get_file('aclImdb_v1.tar.gz', url, untar=True, cache_dir='.', cache_subdir='')
dataset_dir = os.path.join(os.path.dirname(dataset), 'aclImdb')
train_dir = os.path.join(dataset_dir, 'train')
remove_dir = os.path.join(train_dir, 'unsup')
shutil.rmtree(remove_dir)

（3）我们可以直接使用内置函数 text_dataset_from_directory 直接从硬盘读取数据生成 tf.data.Dataset 。

（4）IMDB 数据集已经被分为了训练集和测试集，但是还缺少验证集，所以让我们需要从训练集中取出 20% 来创建一个验证集。最终训练集 20000 个样本，验证集 5000 个样本，测试集 25000 个样本。每个样本都是 (text,label) 对。

（5）为了保证在加载数据的时候不会出现 I/O 不会阻塞，我们在从磁盘加载完数据之后，使用 cache 会将数据保存在内存中，确保在训练模型过程中数据的获取不会成为训练速度的瓶颈。如果说要保存的数据量太大，可以使用 cache 创建磁盘缓存提高数据的读取效率。另外我们还使用 prefetch 在训练过程中可以并行执行数据的预获取。

AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE
batch_size = 64
seed = 110
train_datas = tf.keras.utils.text_dataset_from_directory( 'aclImdb/train', batch_size=batch_size, validation_split=0.2, subset='training', seed=seed)
class_names = train_datas.class_names
train_datas = train_datas.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
val_datas = tf.keras.utils.text_dataset_from_directory(  'aclImdb/train', batch_size=batch_size, validation_split=0.2, subset='validation', seed=seed)
val_datas = val_datas.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
test_datas = tf.keras.utils.text_dataset_from_directory( 'aclImdb/test', batch_size=batch_size)
test_datas = test_datas.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

（6）随机取出两个处理好的样本进行展示：

for text_batch, label_batch in train_datas.take(1):
    for i in range(2):
        print(f'Review: {text_batch.numpy()[i][:100]}...')
        label = label_batch.numpy()[i]
        print(f'Label : {label} ({class_names[label]})')

结果输出：

Review: b"This 30 minute documentary Bu\xc3\xb1uel made in the early 1930's about one of Spain's poorest regions is,"...
Label : 0 (neg)
Review: b'I\'ve tried to watch this show several times, but for a show called "That \'70s Show," I don\'t find mu'...
Label : 0 (neg)

4. 初识 TensorFlow Hub 中的 BERT 处理器和模型

（1）由于正规的从 TensorFlow Hub 下载模型需要“科学上网”，所以我们可以到这个镜像网站（hub.tensorflow.google.cn/google/coll… BERT 模型，为了方便我们快速学习，我们选用了比较小的 Small BERT ，及其对应的数据输入处理器。一般下载到本地的路径为 C:\Users\（用户名）\AppData\Local\Temp\tfhub_modules\ 下面。

（2）preprocess 可以将文本转化成 BERT 所需要的输入，这样就免去了自己写 Python 代码来预处理文本来适应 BERT 模型的输入。这里会对文本处理产生对应的三个张量 input_word_ids、input_type_ids、input_mask ：

input_word_ids：一个 [batch_size, 128] 的 int32 张量，每个张量包含了每句话中每个 token 对应的整数映射，并且包含了 START、END、PAD 对应的整数符号。如例子所见 how are you 对应的 input_word_ids 向量维度为 128 ， 101 对应 START ，102 对应 END ，中间的数字对应文本中的三个单词，其余的 0 对应 PAD 。
input_mask：一个 [batch_size, 128] 的 int32 张量，PAD 之前的位置，也就是 START、END、以及 token 对应的整数的位置都是用 1 表示，填充 PAD 之后的位置都用 0 表示。如例子所见 how are you 对应的 input_mask 向量维度都为 128 ，前 5 个位置都是 1 ，后面全是 0 。
input_type_ids：一个 [batch_size, 128] 的 int32 张量，如果输入是分段的，那么第一个输入段包括 START 和 END 的对应位置的都为 0 。如果存在第二段则包括 END 在内的输入都用 1 进行表示，如果存在第三段则用 2 进行表示，也就是每一段都有一个不同的数字进行表示，剩下 PAD 填充的位置仍然用 0 表示。如例子所见 how are you 对应的 input_type_ids 向量维度为 128 ，前 5 个位置都是 0 ，因为没有第二段，所以后面都是 PAD 仍然用 0 表示。

（3）同样我们也使用了 small_bert 接收 preprocess 处理之后的结果，这时我们可以产生四个对应的张量 pooled_output、sequence_output、default、encoder_outputs ，这里我们主要用到前两个：

pooled_output：一个 [batch_size, 512] 的 float32 张量，每个张量都是 512 维，表示将每个输入序列都编码为一个 512 维的表示向量。
sequence_output：一个 [batch_size, 128，512] 的 float32 张量，每个张量都是 [128, 512] 维，表示每个输入序列的每个 token 的编码结果输出是 512 维的表示。

处理器和模型获取：

preprocess_url  = 'https://hub.tensorflow.google.cn/tensorflow/bert_en_uncased_preprocess/3'
preprocess = hub.KerasLayer(preprocess_url)
bert_url  = 'https://hub.tensorflow.google.cn/tensorflow/small_bert/bert_en_uncased_L-8_H-512_A-8/2'
bert_model = hub.KerasLayer(bert_url)

处理器例子展示：

text_test = ['how are you']
preprocess_result = preprocess(text_test)
print(f'keys           : {list(preprocess_result.keys())}')
print(f'shape          : {preprocess_result["input_word_ids"].shape}')
print(f'input_word_ids : {preprocess_result["input_word_ids"]}')
print(f'input_mask     : {preprocess_result["input_mask"]}')
print(f'input_type_ids : {preprocess_result["input_type_ids"]}')

输出：

keys : ['input_word_ids', 'input_type_ids', 'input_mask']
shape : (1, 128)
input_word_ids : [[ 101 2129 2024 2017 102 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0]]
input_mask : [[1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]
input_type_ids : [[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]

模型例子展示：

bert_results = bert_model(preprocess_result)
print(f'Loaded BERT             : {bert_url}')
print(f'Keys                    : {list(bert_results.keys())}')
print(f'Pooled Outputs Shape    :{bert_results["pooled_output"].shape}')
print(f'Sequence Outputs Values :{bert_results["pooled_output"].dtype}')
print(f'Sequence Outputs Shape  :{bert_results["sequence_output"].shape}')
print(f'Sequence Outputs Values :{bert_results["sequence_output"].dtype}')

输出：

Loaded BERT : https://hub.tensorflow.google.cn/tensorflow/small_bert/bert_en_uncased_L-8_H-512_A-8/2
Keys : ['pooled_output', 'sequence_output', 'default', 'encoder_outputs']
Pooled Outputs Shape :(1, 512)
Sequence Outputs Values :<dtype: 'float32'>
Sequence Outputs Shape :(1, 128, 512)
Sequence Outputs Values :<dtype: 'float32'>

5. 搭建模型

（1）第一层是输入层，用来接收用户输入的文本。

（2）第二层是我们上面已经介绍过得数据处理层，直接用从 TensorFlow Hub 下载的 bert_en_uncased_preprocess 处理器即可。

（3）第三层是我们的 BERT 层，这里也是用我们上面介绍过得模型，直接使用从 TensorFlow Hub 下载的 bert_en_uncased_L-8_H-512_A-8 模型即可。

（4）第四层是一个 Dropout 层，用来将 BERT 输出进行随机丢弃，避免过拟合。

（5）第五层一个输出 1 维向量的全连接层，其实就是输出该样本的分类 logit 。

def create_model():
    text_input = tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string, name='text')
    preprocessing_layer = hub.KerasLayer(preprocess, name='preprocessing')
    encoder_inputs = preprocessing_layer(text_input)
    encoder = hub.KerasLayer(bert_url, trainable=True, name='BERT_encoder')
    outputs = encoder(encoder_inputs)
    net = outputs['pooled_output']
    net = tf.keras.layers.Dropout(0.1)(net)
    net = tf.keras.layers.Dense(1, activation=None, name='classifier')(net)
    return tf.keras.Model(text_input, net)
model = create_model()

6. 训练模型

（1）由于这是一个二元分类问题，并且模型最终输出的是概率，因此我们选择 BinaryCrossentropy 作为损失函数。使用 BinaryAccuracy 作为我们的评估指标，在进行预测的时候模型输出概率大于 threshold 的预测为 1 也就是积极情绪的，小于等于 threshold 的预测为 0 ，也就是消极的，threshold 默认是 0.5 。

（2）为了进行微调，我们使用 BERT 最初训练时用的的优化器：Adam 。该优化器最大程度减少预测损失，并通过权重衰减进行正则化，所以它也被称为 AdamW 。

（3）我们使用与 BERT 预训练相同的学习率（也就是我们的 init_lr 变量），训练刚开始时，采用较小的学习率，随着迭代次数增加学习率线性增大，当迭代步达到 num_warmup_steps 时，学习率设置为为初始设定的学习率 init_lr ，然后学习率随着迭代次数逐步衰减。BERT 论文中将用于微调的初始学习率设置较小,如:5e-5，3e-5，2e-5 。

（4）为什么使用 adamw 优化器 ?由于刚开始训练时,模型的权重是随机初始化的，此时若选择一个较大的学习率,可能带来模型优化的不稳定(振荡)，选择 AdamW 优化器，可以使得开始训练的若干 epoches 或者 steps 内学习率较小,在预热的小学习率下，模型可以慢慢趋于稳定,等模型相对稳定后再选择预先设置的学习率进行训练（此后的学习率是衰减的），有助于使模型收敛速度变快，效果更佳。

print(f'Training model with {bert_url}')
epochs = 5
steps_per_epoch = tf.data.experimental.cardinality(train_datas).numpy()
num_train_steps = steps_per_epoch * epochs
num_warmup_steps = int(0.1*num_train_steps)
optimizer = optimization.create_optimizer(init_lr=3e-5,  num_train_steps=num_train_steps, num_warmup_steps=num_warmup_steps, optimizer_type='adamw')
model.compile(optimizer=optimizer, loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=tf.metrics.BinaryAccuracy())
history = model.fit(x=train_datas, validation_data=val_datas, epochs=epochs)

训练过程，可以看出相当耗时，这也是使用 BERT 的一个明显缺点：

Training model with https://hub.tensorflow.google.cn/tensorflow/small_bert/bert_en_uncased_L-8_H-512_A-8/2
Epoch 1/5
313/313 [==============================] - 3433s 11s/step - loss: 0.4705 - binary_accuracy: 0.7515 - val_loss: 0.3789 - val_binary_accuracy: 0.8124
Epoch 2/5
313/313 [==============================] - 3328s 11s/step - loss: 0.3043 - binary_accuracy: 0.8653 - val_loss: 0.3734 - val_binary_accuracy: 0.8450
Epoch 3/5
313/313 [==============================] - 3293s 11s/step - loss: 0.2301 - binary_accuracy: 0.9024 - val_loss: 0.4295 - val_binary_accuracy: 0.8532
Epoch 4/5
313/313 [==============================] - 3289s 11s/step - loss: 0.1697 - binary_accuracy: 0.9344 - val_loss: 0.4831 - val_binary_accuracy: 0.8492
Epoch 5/5
313/313 [==============================] - 3411s 11s/step - loss: 0.1308 - binary_accuracy: 0.9497 - val_loss: 0.4631 - val_binary_accuracy: 0.8538

7. 测试模型

使用测试数据对训练好的模型进行评估，可以看到准确率达到了 0.8630 ，如果给予充足的调参和训练时间，效果会更好。

model.evaluate(test_datas)

输出：

391/391 [==============================] - 1153s 3s/step - loss: 0.4290 - binary_accuracy: 0.8630

8. 保存模型

将训练好的模型保存到本地，以后可以随时读取模型进行预测工作。

dataset_name = 'imdb'
saved_model_path = './{}_bert'.format(dataset_name.replace('/', '_'))
model.save(saved_model_path, include_optimizer=False)

9. 重新加载模型并进行预测

我们将使用上面已经存在的模型 model 和刚才重新加载的模型 reloaded_model 进行预测，将一个积极情绪样本和一个消极情绪样本输入模型，发现能够预测正确（接近），而且两个模型的结果是一样的。

def print_my_examples(inputs, results):
    result_for_printing =  [f'input: {inputs[i]:<30} : score: {results[i][0]:.6f}' for i in range(len(inputs))]
    print(*result_for_printing, sep='\n')
examples = ['The movie was great!', 'The movie was terrible...']
reloaded_model = tf.saved_model.load(saved_model_path)
reloaded_results = tf.sigmoid(reloaded_model(tf.constant(examples)))
original_results = tf.sigmoid(model(tf.constant(examples)))
print('Results from reloaded_model:')
print_my_examples(examples, reloaded_results)
print('Results from model:')
print_my_examples(examples, original_results)