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三、transformers基础组件之Model

news 来源：原创 2025/5/13 13:18:45

1. 什么是Model Head

Model Head 是连接在模型后的层,通常为1个或多个全连接层
Model Head 将模型的编码的表示结果进行映射,以解决不同类型的任务

请添加图片描述

不同的任务会有不同的Model Head。

2. 模型加载

2.1 在线加载

预训练模型的加载与Tokenizer类似，我们只需要指定想要加载的模型名称即可。面对各种类型的模型，transformers也为我们提供了更加便捷的加载方式，我们无需指定具体的模型的类型，可以统一使用AutoModel进行加载。首次加载的时候会进行模型文件的下载，下载后的文件会保存在~/.cache/huggingface/transformers文件夹中。注意：可能会因为网络问题，下载失败。transformers的模型仓库中提供了丰富的模型，我们可以到模型仓库的网站中查看，直接搜索想要的模型。

from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained("hfl/rbt3")

2.2 离线加载

如果在线下载失败，可以先手动从huggingface的网站下载模型文献到本地，然后再从本地加载模型。
（1）手动下载模型方式一：浏览器下载

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找到模型的files and versions标签页，可以点击下载按钮直接下载对应的文件。可以看到对于rbt3这个模型，三个比较大的文件，分别对应模型的不同版本，我们只需要pytorch版本。

（2）手动下载模型方式一：git clone

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文件里可能包含其他版本的模型文件，如果只想下载pytorch版本的模型文件，如下：

# 可以使用下面命令进行下载 （只下载pytorch的权重文件）
!git lfs clone "https://huggingface.co/hfl/rbt3" --include="*.bin"

然后就可以从本地离线加载了：

# 如果在离线场景下，则需要将模型文件提前准备好，from_pretrained方法中指定本地模型存储的文件夹即可。
model = AutoModel.from_pretrained("../models/rbts")

2.3 加载模型的同时配置参数

加载的时候可以配置一些参数，有哪些参数可以加载呢？可以查看一下：

model.config

或者如下：

config = AutoConfig.from_pretrained("../models/rbts")

以上两种的结果是一样的，如下：

BertConfig {"_attn_implementation_autoset": true,"_name_or_path": "../models/rbts","architectures": ["BertForMaskedLM"],"attention_probs_dropout_prob": 0.1,"classifier_dropout": null,"directionality": "bidi","hidden_act": "gelu","hidden_dropout_prob": 0.1,"hidden_size": 768,"initializer_range": 0.02,"intermediate_size": 3072,"layer_norm_eps": 1e-12,"max_position_embeddings": 512,"model_type": "bert","num_attention_heads": 12,"num_hidden_layers": 3,"output_past": true,"pad_token_id": 0,"pooler_fc_size": 768,"pooler_num_attention_heads": 12,"pooler_num_fc_layers": 3,"pooler_size_per_head": 128,
..."transformers_version": "4.49.0","type_vocab_size": 2,"use_cache": true,"vocab_size": 21128
}
Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...

可能还不是很全，可以通过如下方式选择参数：

请添加图片描述

这些参数在哪里呢？首先可以查看config变量属于哪个类.上面的例子属于BertConfig类，进入这个类

请添加图片描述
参数还不全，在进入他的父类：

可以看到更多的参数。

3. 模型的调用

3.1 准备（tokenize）

sen = "弱小的我也有大梦想！"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("../models/rbts")
inputs1 = tokenizer(sen)

输出如下：

{'input_ids': [101, 2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682, 8013, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}

返回的每个值是lisst，如果是增加一个参数 return_tensors="pt"，让返回pytorch tensors，如下

inputs = tokenizer(sen, return_tensors="pt")

则输出如下：

{'input_ids': tensor([[ 101, 2483, 2207, 4638, 2769,  738, 3300, 1920, 3457, 2682, 8013,  102]]), 'token_type_ids': tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])}

分词的时候加上return_tensors="pt"就把list变为pytorch tensor，可以直接输入模型。

3.2 不带Model Head的模型调用（只得到编码结果）

# 数据经过Tokenizer处理后可以便可以直接输入到模型中，得到模型编码
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, output_attentions=True)
output = model(**inputs)

BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions(
last_hidden_state=tensor([[[ 0.6804,  0.6664,  0.7170,  ..., -0.4102,  0.7839, -0.0262],[-0.7378, -0.2748,  0.5034,  ..., -0.1359, -0.4331, -0.5874],[-0.0212,  0.5642,  0.1032,  ..., -0.3617,  0.4646, -0.4747],...,[ 0.0853,  0.6679, -0.1757,  ..., -0.0942,  0.4664,  0.2925],[ 0.3336,  0.3224, -0.3355,  ..., -0.3262,  0.2532, -0.2507],[ 0.6761,  0.6688,  0.7154,  ..., -0.4083,  0.7824, -0.0224]]],grad_fn=<NativeLayerNormBackward0>), 
pooler_output=tensor([[-1.2646e-01, -9.8619e-01, -1.0000e+00, -9.8325e-01,  8.0238e-01,...,6.7307e-03,  9.9942e-01, -1.8233e-01]], grad_fn=<TanhBackward0>), hidden_states=None, 
past_key_values=None, 
attentions=(tensor([[[[4.7840e-01, 3.7087e-04, 1.6194e-04,  ..., 1.4241e-04,4.1823e-04, 5.1813e-01],...[7.1003e-02, 1.5132e-03, 7.3035e-04,  ..., 2.2069e-02,3.9020e-01, 5.0058e-01]]]], grad_fn=<SoftmaxBackward0>), tensor([[[[4.3653e-01, 1.2017e-02, 5.9486e-03,  ..., 6.0889e-03,6.2510e-02, 4.1911e-01], ...,[1.7047e-01, 3.6989e-02, 2.3646e-02,  ..., 4.6833e-02,2.5233e-01, 1.6721e-01]]]], grad_fn=<SoftmaxBackward0>)), cross_attentions=None)

因为设置了output_attentions=True，所以输出的attentions有具体数值，否则为None。
最后一层的输出就是：last_hidden_state，他的维度如下：

output.last_hidden_state.size()  # (batch_size, sequence_length, hidden_size)
#torch.Size([1, 12, 768])

3.3 带Model Head的模型调用

仅仅使用预训练模型本身，是无法对下游任务进行训练的。
想要实现对下游任务的训练，我们需要加载transformers包中的扩展模型（预训练模型+任务头模块）。
transformers包中提供了多种的任务头。

NLP任务	任务头
文本分类	SequenceClassification
文本匹配	SequenceClassification
阅读理解（抽取式问答）	QuestionAnswering
掩码语言模型	MaskedLM
文本生成	CausalLM
命名实体识别	TokenClassification
文本摘要	Seq2SeqLM
机器翻译	Seq2SeqLM
生成式问答	Seq2SeqLM
在代码上，就是我们不再导入`AutoModel`，而是导入`AutoModelFor+任务头名称`。
假设我们要做文本分类任务，那么则应该导入AutoModelForSequenceClassification。
这里需要注意，并不是每个模型都具备上述的全部任务头。预训练模型具体支持哪些任务头，需要到官网或者源码中进行查看。

from transformers import AutoModelForSequenceClassification
clz_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path, num_labels=10)
clz_model(**inputs)

输出结果如下：

SequenceClassifierOutput(
loss=None, 
logits=tensor([[-0.1776,  0.2208, -0.5060, -0.3938, -0.5837,  1.0171, -0.2616,  0.0495, 0.1728,  0.3047]], 
grad_fn=<AddmmBackward0>), 
hidden_states=None, 
attentions=None
)

logits的元素个数与num_labels保持一致。

3.4 带model head 与不带model head的的对比

(1) 加载方式不同

不带model head的模型用AutoModel.from_pretrained加载模型

model = AutoModel.from_pretrained(model_path, output_attentions=True)

带model head的模型用 AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained加载模型

clz_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path, num_labels=10)

(2) 模型的不同

不带model head的模型：

BertModel((embeddings): BertEmbeddings((word_embeddings): Embedding(21128, 768, padding_idx=0)(position_embeddings): Embedding(512, 768)(token_type_embeddings): Embedding(2, 768)(LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(encoder): BertEncoder((layer): ModuleList((0-2): 3 x BertLayer((attention): BertAttention((self): BertSdpaSelfAttention((query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)(key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)(value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(output): BertSelfOutput((dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)(LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))(intermediate): BertIntermediate((dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True)(intermediate_act_fn): GELUActivation())(output): BertOutput((dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True)(LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))))(pooler): BertPooler((dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)(activation): Tanh())
)

带model head的模型：

BertForSequenceClassification((bert): BertModel((embeddings): BertEmbeddings((word_embeddings): Embedding(21128, 768, padding_idx=0)(position_embeddings): Embedding(512, 768)(token_type_embeddings): Embedding(2, 768)(LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(encoder): BertEncoder((layer): ModuleList((0-2): 3 x BertLayer((attention): BertAttention((self): BertSdpaSelfAttention((query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)(key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)(value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(output): BertSelfOutput((dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)(LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))(intermediate): BertIntermediate((dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True)(intermediate_act_fn): GELUActivation())(output): BertOutput((dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True)(LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))))(pooler): BertPooler((dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)(activation): Tanh()))(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(classifier): Linear(in_features=768, out_features=10, bias=True)
)

可以看到带model head的模型就是在不带model head的模型加了最后的：

  (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(classifier): Linear(in_features=768, out_features=10, bias=True)

3.5 一个例子：基于pytorch和model进行情感分类训练

任务类型：文本分类
使用模型：hfl/rbt3
数据集地址:https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus

数据集：
请添加图片描述

大概看一下数据集的样子：
请添加图片描述

包含两列：第一列是类别，好评是1，差评是0.

3.5.1 加载数据

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from torch.utils.data import Dataset
import pandas as pdimport warnings
warnings.filterwarnings("ignore")class MyDataset(Dataset):def __init__(self) -> None:super().__init__()self.data = pd.read_csv("./ChnSentiCorp_htl_all.csv")self.data = self.data.dropna()def __getitem__(self, index):return self.data.iloc[index]["review"], self.data.iloc[index]["label"]def __len__(self):return len(self.data)

读取数据，展示前5条：

dataset = MyDataset()
for i in range(5):print(dataset[i])

打印如下：

('距离川沙公路较近,但是公交指示不对,如果是"蔡陆线"的话,会非常麻烦.建议用别的路线.房间较为简单.', 1)
('商务大床房，房间很大，床有2M宽，整体感觉经济实惠不错!', 1)
('早餐太差，无论去多少人，那边也不加食品的。酒店应该重视一下这个问题了。房间本身很好。', 1)
('宾馆在小街道上，不大好找，但还好北京热心同胞很多~宾馆设施跟介绍的差不多，房间很小，确实挺小，但加上低价位因素，还是无超所值的；环境不错，就在小胡同内，安静整洁，暖气好足-_-||。。。呵还有一大优势就是从宾馆出发，步行不到十分钟就可以到梅兰芳故居等等，京味小胡同，北海距离好近呢。总之，不错。推荐给节约消费的自助游朋友~比较划算，附近特色小吃很多~', 1)
('CBD中心,周围没什么店铺,说5星有点勉强.不知道为什么卫生间没有电吹风', 1)

3.5.2 创建Dataloader

from torch.utils.data import random_split
import torch
from torch.utils.data import DataLoader# 划分训练集及验证集
trainset, validset = random_split(dataset, lengths=[0.9, 0.1])# 离线加载模型
model_path = '/root/autodl-fs/models/rbt3'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)# 对一批数据进行词元化，并且填充到相同的长度
def collate_func(batch):texts, labels = [], []for item in batch:texts.append(item[0])labels.append(item[1])inputs = tokenizer(texts, max_length=128, padding="max_length", truncation=True, return_tensors="pt")###所有样本对齐到128这个长度inputs["labels"] = torch.tensor(labels)return inputstrainloader = DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True, collate_fn=collate_func)
validloader = DataLoader(validset, batch_size=64, shuffle=False, collate_fn=collate_func)
next(enumerate(validloader))[1]

这里有一个重要的方法：collate_func，用于对数据进行处理。需要作为参数传入DataLoader。collate_func的输入是__getitem__方法的输出。

{'input_ids': tensor([[ 101, 2769,  812,  ...,    0,    0,    0],[ 101, 6983, 2421,  ...,    0,    0,    0],[ 101, 6392, 3177,  ...,    0,    0,    0],...,[ 101, 3302, 1218,  ...,    0,    0,    0],[ 101, 2600,  860,  ...,  752, 2141,  102],[ 101, 1765, 4415,  ...,    0,    0,    0]]), 'token_type_ids': tensor([[0, 0, 0,  ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0,  ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0,  ..., 0, 0, 0],...,[0, 0, 0,  ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0,  ..., 0, 0, 0],
...,[0, 0, 0,  ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0,  ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0,  ..., 0, 0, 0]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1,  ..., 0, 0, 0],[1, 1, 1,  ..., 0, 0, 0],[1, 1, 1,  ..., 0, 0, 0],...,[1, 1, 1,  ..., 0, 0, 0],[1, 1, 1,  ..., 1, 1, 1],[1, 1, 1,  ..., 0, 0, 0]]), 'labels': tensor([1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1,1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])}

3.5.3 创建模型及优化器

from torch.optim import Adam# 创建到Model Head的模型
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)if torch.cuda.is_available():model = model.cuda()   #把model放GPU上# 创建优化器
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=2e-5)

3.5.4 训练及评估

# 自定义评估 评估指标accuracy
def evaluate():model.eval() ##开启评估模式acc_num = 0with torch.inference_mode():for batch in validloader:if torch.cuda.is_available():batch = {k: v.cuda() for k, v in batch.items()}output = model(**batch)pred = torch.argmax(output.logits, dim=-1)acc_num += (pred.long() == batch["labels"].long()).float().sum()return acc_num / len(validset)# 自定义训练
def train(epoch=3, log_step=100):global_step = 0for ep in range(epoch):model.train()  #开启model的trian模式for batch in trainloader:  #从trainloader取数据if torch.cuda.is_available():batch = {k: v.cuda() for k, v in batch.items()}##把数据放gpu上optimizer.zero_grad() ##梯度归零output = model(**batch) ##前向计算，输出是包含loss的output.loss.backward() ##反向传播optimizer.step() ##梯度更新if global_step % log_step == 0:  ##打印日志print(f"ep: {ep}, global_step: {global_step}, loss: {output.loss.item()}")global_step += 1acc = evaluate()  ##评估性能print(f"ep: {ep}, acc: {acc}")

3.5.5 模型训练

train()

ep: 0, global_step: 0, loss: 0.7741488814353943
ep: 0, global_step: 100, loss: 0.38942962884902954
ep: 0, global_step: 200, loss: 0.1997242420911789
ep: 0, acc: 0.8801546096801758ep: 1, global_step: 300, loss: 0.16735711693763733
ep: 1, global_step: 400, loss: 0.39419108629226685
ep: 1, acc: 0.8969072103500366ep: 2, global_step: 500, loss: 0.20464470982551575
ep: 2, global_step: 600, loss: 0.4124392569065094
ep: 2, acc: 0.8917525410652161

3.5.6 模型预测

（1）手动写所有过程：

sen = "我觉得这家酒店不错，饭很好吃！"
id2_label = {0: "差评！", 1: "好评！"}
model.eval()
with torch.inference_mode():inputs = tokenizer(sen, return_tensors="pt")inputs = {k: v.cuda() for k, v in inputs.items()}##数据放gpu上logits = model(**inputs).logits##前向计算得到logitspred = torch.argmax(logits, dim=-1)print(f"输入：{sen}\n模型预测结果:{id2_label.get(pred.item())}")

输入：我觉得这家酒店不错，饭很好吃！
模型预测结果:好评！

（2）pipline的方法：

from transformers import pipeline# 使用pipeline进行预测
model.config.id2label = id2_label###设置一下id2label
pipe = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)pipe('我这家饭店饭很贵，菜很贵，不喜欢吃')

[{'label': '差评！', 'score': 0.5992199182510376}]

参考：

【1】【手把手带你实战HuggingFace Transformers-入门篇】基础组件之Model（上）基本使用_哔哩哔哩_bilibili
【2】Transformers基本组件（一）快速入门Pipeline、Tokenizer、Model_transformers.pipeline-CSDN博客