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wzjs 2025/8/26 4:56:01

官方网站的重要性,网页制作源代码,网站开发笔记本,手写签名设计免费版在线在尝试复现极客专栏《PyTorch 深度学习实战|24 | 文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型？》时候，构建模型这一步骤专栏老师一笔带过，对于新手有些不友好，经过一阵摸索，终于调通了，现在总结一下…

在尝试复现极客专栏《PyTorch 深度学习实战|24 | 文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型？》时候，构建模型这一步骤专栏老师一笔带过，对于新手有些不友好，经过一阵摸索，终于调通了，现在总结一下整体流程。

1. 获取必要脚本文件

首先，我们需要从 Transformers 的 GitHub 仓库中找到相关文件：

# 克隆 Transformers 仓库
git clone https://github.com/huggingface/transformers.git
cd transformers

在仓库中，我们需要找到以下关键文件：

src/transformers/models/bert/convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py（用于 TF1.x 模型）
src/transformers/models/bert/convert_bert_original_tf2_checkpoint_to_pytorch.py（用于 TF2.x 模型）
src/transformers/models/bert/modeling_bert.py（BERT 的 PyTorch 实现）

2. 下载预训练模型

接下来，我们需要下载 Google 提供的预训练 BERT 模型。根据你的需求，我们选择"BERT-Base, Multilingual Cased"版本，它支持104种语言。

访问 Google 的 BERT GitHub 页面：https://github.com/google-research/bert

在该页面中找到"BERT-Base, Multilingual Cased"的下载链接，或直接使用以下命令下载：

mkdir bert-base-multilingual-cased
cd bert-base-multilingual-cased# 下载模型文件
wget https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_23/multi_cased_L-12_H-768_A-12.zip
unzip multi_cased_L-12_H-768_A-12.zip

解压后，你会得到以下文件：

bert_model.ckpt.data-00000-of-00001
bert_model.ckpt.index
bert_model.ckpt.meta
bert_config.json
vocab.txt

3. 模型转换

现在，我们使用之前找到的转换脚本将 TensorFlow 模型转换为 PyTorch 格式：

# 回到 transformers 目录
cd ../transformers# 执行转换脚本（针对 TF2.x 模型）
python src/transformers/models/bert/convert_bert_original_tf2_checkpoint_to_pytorch.py \--tf_checkpoint_path ../bert-base-multilingual-cased/bert_model.ckpt \--bert_config_file ../bert-base-multilingual-cased/bert_config.json \--pytorch_dump_path ../bert-base-multilingual-cased/pytorch_model.bin

如果你下载的是 TF1.x 模型，则使用：

python src/transformers/models/bert/convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py \--tf_checkpoint_path ../bert-base-multilingual-cased/multi_cased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt \--bert_config_file ../bert-base-multilingual-cased/multi_cased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json \--pytorch_dump_path ../bert-base-multilingual-cased/multi_cased_L-12_H-768_A-12/pytorch_model.bin

注意，此处需要安装tensorflow。

4. 准备完整的 PyTorch 模型目录

转换完成后，我们需要确保模型目录包含所有必要文件：

cd ../bert-base-multilingual-cased# 复制 bert_config.json 为 config.json（Transformers 库需要）
cp bert_config.json config.json

现在，你的模型目录应该包含以下三个关键文件：

config.json：模型配置文件，包含了所有用于训练的参数设置
pytorch_model.bin：转换后的 PyTorch 模型权重文件
vocab.txt：词表文件，用于识别模型支持的各种语言的字符

5. 验证模型转换成功

为了验证模型转换是否成功，我们可以编写一个简单的脚本来加载模型并进行测试：

from transformers import BertTokenizer, BertModel# 加载模型和分词器
model_path = "path/to/bert-base-multilingual-cased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = BertModel.from_pretrained(model_path)# 测试多语言能力
texts = ["Hello, how are you?",  # 英语"你好，最近怎么样？",    # 中文"Hola, ¿cómo estás?"   # 西班牙语
]for text in texts:inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")outputs = model(**inputs)print(f"Text: {text}")print(f"Shape of last hidden states: {outputs.last_hidden_state.shape}")print("---")

6. 使用模型进行下游任务

现在你可以使用这个转换好的模型进行各种下游任务，如文本分类、命名实体识别等：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch# 加载模型和分词器
model_path = "path/to/bert-base-multilingual-cased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_path)# 初始化分类模型（假设有2个类别）
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_path, num_labels=2)# 准备输入
text = "这是一个测试文本"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")# 前向传播
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits# 获取预测结果
predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()
print(f"预测类别: {predicted_class}")

注意事项

模型文件大小：BERT-Base 模型文件通常较大（约400MB+），请确保有足够的磁盘空间和内存。
路径问题：在执行转换脚本时，确保正确指定了所有文件的路径。
命名约定：Transformers 库期望配置文件名为 config.json，而不是 bert_config.json，所以需要进行复制或重命名。
TensorFlow 版本：根据你下载的模型版本（TF1.x 或 TF2.x），选择正确的转换脚本。
checkpoint 文件：转换脚本中的 --tf_checkpoint_path 参数应该指向不带后缀的 checkpoint 文件名（如 bert_model.ckpt），而不是具体的 .index 或 .data 文件。