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lvyufeng
f6739cdd30
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2 years ago | |
|---|---|---|
| ascend310_infer | 2 years ago | |
| scripts | 2 years ago | |
| src | 2 years ago | |
| .gitignore | 2 years ago | |
| README.md | 2 years ago | |
| export.py | 2 years ago | |
| postprocess.py | 2 years ago | |
| preprocess.py | 2 years ago | |
| run_ernie_classifier.py | 2 years ago | |
| run_ernie_ner.py | 2 years ago | |
| run_ernie_pretrain.py | 2 years ago | |
README.md
目录
ERNIE概述
ERNIE 1.0 通过建模海量数据中的词、实体及实体关系，学习真实世界的语义知识。相较于 BERT 学习原始语言信号，ERNIE 直接对先验语义知识单元进行建模，增强了模型语义表示能力。
论文: Yu Sun, Shuohuan Wang, Yukun Li, Shikun Feng, Xuyi Chen, Han Zhang, Xin Tian, Danxiang Zhu, Hao Tian, Hua Wu. ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration
. arXiv preprint arXiv:1904.09223.
模型架构
Ernie的主干结构为Transformer。对于Ernie_base，Transformer包含12个编码器模块，每个模块包含一个自注意模块，每个自注意模块包含一个注意模块。
数据集
- 生成下游任务数据集
- 下载数据集进行微调和评估，如Chnsenticor、CMRC2018、DRCD、MSRA NER、NLPCC DBQA、XNLI等。
- 将数据集文件从JSON或tsv格式转换为MindRecord格式。
环境要求
- 硬件（Ascend处理器）
- 准备Ascend或GPU处理器搭建硬件环境。
- 框架
- 更多关于Mindspore的信息，请查看以下资源：
快速入门
从官网下载安装MindSpore之后，您可以按照如下步骤进行训练和评估：
- 在Ascend上运行
# 单机运行预训练示例
bash scripts/run_standalone_pretrain_ascend.sh 0 1 /path/cn-wiki-128
# 分布式运行预训练示例
bash scripts/run_distributed_pretrain_ascend.sh /path/cn-wiki-128 /path/hccl.json
# 运行微调和评估示例
- 如需运行微调任务，请先准备预训练生成的权重文件（ckpt）。
- 在`finetune_eval_config.py`中设置BERT网络配置和优化器超参。
- 分类任务：在scripts/run_classifier.sh中设置任务相关的超参。
- 运行`bash scripts/run_classifier.py`，对BERT-base和BERT-NEZHA模型进行微调。
bash scripts/run_classifier.sh
- NER任务：在scripts/run_ner.sh中设置任务相关的超参。
- 运行`bash scripts/run_ner.py`，对BERT-base和BERT-NEZHA模型进行微调。
bash scripts/run_ner.sh
- SQUAD任务：在scripts/run_squad.sh中设置任务相关的超参。
-运行`bash scripts/run_squad.py`，对BERT-base和BERT-NEZHA模型进行微调。
bash scripts/run_squad.sh
脚本说明
脚本和样例代码
.
└─ernie
├─README_CN.md
├─scripts
├─convert_finetune_datasets.sh # 转换用于微调的JSON或TSV格式数据为MindRecord数据脚本
├─convert_pretraining_datasets.sh # 转换用于预训练的数据为MindRecord数据脚本
├─download_datasets.sh # 下载微调或预训练数据集脚本
├─download_pretrained_models.sh # 下载预训练模型权重参数脚本
├─export.sh # 导出模型中间表示脚本，如MindIR
├─migrate_pretrained_models.sh # 在GPU设备上将Paddle预训练权重参数转为MindSpore权重参数脚本
├─run_distribute_finetune.sh # Ascend设备上多卡运行微调任务脚本
├─run_finetune_eval.sh # Ascend设备上测试微调结果脚本
├─run_infer_310.sh # Ascend 310设备推理脚本
├─run_standalone_finetune.sh # Ascend设备上单卡运行微调任务脚本
└─run_standalone_pretrain.sh # Ascend设备上单卡运行预训练脚本
├─src
├─__init__.py
├─adam.py # 评估过程的测评方法
├─assessment_method.py # 评估过程的测评方法
├─config.py # 评估过程的测评方法
├─crf.py # 评估过程的测评方法
├─dataset.py # 评估过程的测评方法
├─ernie_for_finetune.py # 网络骨干编码
├─ernie_for_pretraining.py # 网络骨干编码
├─ernie_model.py # 网络骨干编码
├─finetune_eval_config.py # 数据预处理
├─finetune_eval_model.py # 网络骨干编码
├─pretraining_reader.py # 样例处理
├─task_reader.py # 样例处理
├─tokenizer.py # 样例处理
├─utils.py # util函数
├─export.py # 训练和评估网络
├─run_ernie_classifier.py # 分类器任务的微调和评估网络
├─run_ernie_ner.py # NER任务的微调和评估网络
└─run_ernie_pretrain.py # 预训练网络
脚本参数
微调与评估
用法：run_ner.py [--device_target DEVICE_TARGET] [--do_train DO_TRAIN] [----do_eval DO_EVAL]
[--assessment_method ASSESSMENT_METHOD] [--use_crf USE_CRF]
[--device_id N] [--epoch_num N] [--vocab_file_path VOCAB_FILE_PATH]
[--label2id_file_path LABEL2ID_FILE_PATH]
[--train_data_shuffle TRAIN_DATA_SHUFFLE]
[--eval_data_shuffle EVAL_DATA_SHUFFLE]
[--save_finetune_checkpoint_path SAVE_FINETUNE_CHECKPOINT_PATH]
[--load_pretrain_checkpoint_path LOAD_PRETRAIN_CHECKPOINT_PATH]
[--train_data_file_path TRAIN_DATA_FILE_PATH]
[--eval_data_file_path EVAL_DATA_FILE_PATH]
[--schema_file_path SCHEMA_FILE_PATH]
选项：
--device_target 代码实现设备，可选项为Ascend或CPU。默认为Ascend
--do_train 是否基于训练集开始训练，可选项为true或false
--do_eval 是否基于开发集开始评估，可选项为true或false
--assessment_method 评估方法，可选项为f1或clue_benchmark
--use_crf 是否采用CRF来计算损失，可选项为true或false
--device_id 任务运行的设备ID
--epoch_num 训练轮次总数
--train_data_shuffle 是否使能训练数据集轮换，默认为true
--eval_data_shuffle 是否使能评估数据集轮换，默认为true
--vocab_file_path BERT模型训练的词汇表
--label2id_file_path 标注文件，文件中的标注名称必须与原始数据集中所标注的类型名称完全一致
--save_finetune_checkpoint_path 保存生成微调检查点的路径
--load_pretrain_checkpoint_path 初始检查点（通常来自预训练BERT模型
--load_finetune_checkpoint_path 如仅执行评估，提供微调检查点保存路径
--train_data_file_path 用于保存训练数据的TFRecord文件，如train.tfrecord文件
--eval_data_file_path 如采用f1来评估结果，则为TFRecord文件保存预测；如采用clue_benchmark来评估结果，则为JSON文件保存预测
--dataset_format 数据集格式，支持tfrecord和mindrecord格式
--schema_file_path 模式文件保存路径
用法：run_squad.py [--device_target DEVICE_TARGET] [--do_train DO_TRAIN] [----do_eval DO_EVAL]
[--device_id N] [--epoch_num N] [--num_class N]
[--vocab_file_path VOCAB_FILE_PATH]
[--eval_json_path EVAL_JSON_PATH]
[--train_data_shuffle TRAIN_DATA_SHUFFLE]
[--eval_data_shuffle EVAL_DATA_SHUFFLE]
[--save_finetune_checkpoint_path SAVE_FINETUNE_CHECKPOINT_PATH]
[--load_pretrain_checkpoint_path LOAD_PRETRAIN_CHECKPOINT_PATH]
[--load_finetune_checkpoint_path LOAD_FINETUNE_CHECKPOINT_PATH]
[--train_data_file_path TRAIN_DATA_FILE_PATH]
[--eval_data_file_path EVAL_DATA_FILE_PATH]
[--schema_file_path SCHEMA_FILE_PATH]
options:
--device_target 代码实现设备，可选项为Ascend或CPU。默认为Ascend
--do_train 是否基于训练集开始训练，可选项为true或false
--do_eval 是否基于开发集开始评估，可选项为true或false
--device_id 任务运行的设备ID
--epoch_num 训练轮次总数
--num_class 分类数，SQuAD任务通常为2
--train_data_shuffle 是否使能训练数据集轮换，默认为true
--eval_data_shuffle 是否使能评估数据集轮换，默认为true
--vocab_file_path BERT模型训练的词汇表
--eval_json_path 保存SQuAD任务开发JSON文件的路径
--save_finetune_checkpoint_path 保存生成微调检查点的路径
--load_pretrain_checkpoint_path 初始检查点（通常来自预训练BERT模型
--load_finetune_checkpoint_path 如仅执行评估，提供微调检查点保存路径
--train_data_file_path 用于保存SQuAD训练数据的TFRecord文件，如train1.1.tfrecord
--eval_data_file_path 用于保存SQuAD预测数据的TFRecord文件，如dev1.1.tfrecord
--schema_file_path 模式文件保存路径
usage: run_classifier.py [--device_target DEVICE_TARGET] [--do_train DO_TRAIN] [----do_eval DO_EVAL]
[--assessment_method ASSESSMENT_METHOD] [--device_id N] [--epoch_num N] [--num_class N]
[--save_finetune_checkpoint_path SAVE_FINETUNE_CHECKPOINT_PATH]
[--load_pretrain_checkpoint_path LOAD_PRETRAIN_CHECKPOINT_PATH]
[--load_finetune_checkpoint_path LOAD_FINETUNE_CHECKPOINT_PATH]
[--train_data_shuffle TRAIN_DATA_SHUFFLE]
[--eval_data_shuffle EVAL_DATA_SHUFFLE]
[--train_data_file_path TRAIN_DATA_FILE_PATH]
[--eval_data_file_path EVAL_DATA_FILE_PATH]
[--schema_file_path SCHEMA_FILE_PATH]
options:
--device_target 任务运行的目标设备，可选项为Ascend或CPU
--do_train 是否基于训练集开始训练，可选项为true或false
--do_eval 是否基于开发集开始评估，可选项为true或false
--assessment_method 评估方法，可选项为accuracy、f1、mcc、spearman_correlation
--device_id 任务运行的设备ID
--epoch_num 训练轮次总数
--num_class 标注类的数量
--train_data_shuffle 是否使能训练数据集轮换，默认为true
--eval_data_shuffle 是否使能评估数据集轮换，默认为true
--save_finetune_checkpoint_path 保存生成微调检查点的路径
--load_pretrain_checkpoint_path 初始检查点（通常来自预训练BERT模型）
--load_finetune_checkpoint_path 如仅执行评估，提供微调检查点保存路径
--train_data_file_path 用于保存训练数据的TFRecord文件，如train.tfrecord文件
--eval_data_file_path 用于保存预测数据的TFRecord文件，如dev.tfrecord
--schema_file_path 模式文件保存路径
选项及参数
可以在config.py和finetune_eval_config.py文件中分别配置训练和评估参数。
选项
config for lossscale and etc.
bert_network BERT模型版本，可选项为base或nezha，默认为base
batch_size 输入数据集的批次大小，默认为16
loss_scale_value 损失放大初始值，默认为2^32
scale_factor 损失放大的更新因子，默认为2
scale_window 损失放大的一次更新步数，默认为1000
optimizer 网络中采用的优化器，可选项为AdamWerigtDecayDynamicLR、Lamb、或Momentum，默认为Lamb
参数
数据集和网络参数（预训练/微调/评估）：
seq_length 输入序列的长度，默认为128
vocab_size 各内嵌向量大小，需与所采用的数据集相同。默认为21136
hidden_size BERT的encoder层数，默认为768
num_hidden_layers 隐藏层数，默认为12
num_attention_heads 注意头的数量，默认为12
intermediate_size 中间层数，默认为3072
hidden_act 所采用的激活函数，默认为gelu
hidden_dropout_prob BERT输出的随机失活可能性，默认为0.1
attention_probs_dropout_prob BERT注意的随机失活可能性，默认为0.1
max_position_embeddings 序列最大长度，默认为512
type_vocab_size 标记类型的词汇表大小，默认为16
initializer_range TruncatedNormal的初始值，默认为0.02
use_relative_positions 是否采用相对位置，可选项为true或false，默认为False
dtype 输入的数据类型，可选项为mstype.float16或mstype.float32，默认为mstype.float32
compute_type Bert Transformer的计算类型，可选项为mstype.float16或mstype.float32，默认为mstype.float16
Parameters for optimizer:
AdamWeightDecay:
decay_steps 学习率开始衰减的步数
learning_rate 学习率
end_learning_rate 结束学习率，取值需为正数
power 幂
warmup_steps 热身学习率步数
weight_decay 权重衰减
eps 增加分母，提高小数稳定性
Lamb:
decay_steps 学习率开始衰减的步数
learning_rate 学习率
end_learning_rate 结束学习率
power 幂
warmup_steps 热身学习率步数
weight_decay 权重衰减
Momentum:
learning_rate 学习率
momentum 平均移动动量
训练过程
用法
Ascend处理器上运行
bash scripts/run_standalone_pretrain_ascend.sh 0 1 /path/cn-wiki-128
以上命令后台运行，您可以在pretraining_log.txt中查看训练日志。训练结束后，您可以在默认脚本路径下脚本文件夹中找到检查点文件，得到如下损失值：
# grep "epoch" pretraining_log.txt
epoch: 0.0, current epoch percent: 0.000, step: 1, outputs are (Tensor(shape=[1], dtype=Float32, [ 1.0856101e+01]), Tensor(shape=[], dtype=Bool, False), Tensor(shape=[], dtype=Float32, 65536))
epoch: 0.0, current epoch percent: 0.000, step: 2, outputs are (Tensor(shape=[1], dtype=Float32, [ 1.0821701e+01]), Tensor(shape=[], dtype=Bool, False), Tensor(shape=[], dtype=Float32, 65536))
...
注意如果所运行的数据集较大，建议添加一个外部环境变量，确保HCCL不会超时。
export HCCL_CONNECT_TIMEOUT=600将HCCL的超时时间从默认的120秒延长到600秒。
注意若使用的BERT模型较大，保存检查点时可能会出现protobuf错误，可尝试使用下面的环境集。export PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python
分布式训练
Ascend处理器上运行
bash scripts/run_distributed_pretrain_ascend.sh /path/cn-wiki-128 /path/hccl.json
以上命令后台运行，您可以在pretraining_log.txt中查看训练日志。训练结束后，您可以在默认LOG*文件夹下找到检查点文件，得到如下损失值：
# grep "epoch" LOG*/pretraining_log.txt
epoch: 0.0, current epoch percent: 0.001, step: 100, outputs are (Tensor(shape=[1], dtype=Float32, [ 1.08209e+01]), Tensor(shape=[], dtype=Bool, False), Tensor(shape=[], dtype=Float32, 65536))
epoch: 0.0, current epoch percent: 0.002, step: 200, outputs are (Tensor(shape=[1], dtype=Float32, [ 1.07566e+01]), Tensor(shape=[], dtype=Bool, False), Tensor(shape=[], dtype=Float32, 65536))
...
epoch: 0.0, current epoch percent: 0.001, step: 100, outputs are (Tensor(shape=[1], dtype=Float32, [ 1.08218e+01]), Tensor(shape=[], dtype=Bool, False), Tensor(shape=[], dtype=Float32, 65536))
epoch: 0.0, current epoch percent: 0.002, step: 200, outputs are (Tensor(shape=[1], dtype=Float32, [ 1.07770e+01]), Tensor(shape=[], dtype=Bool, False), Tensor(shape=[], dtype=Float32, 65536))
...
注意训练过程中会根据device_num和处理器总数绑定处理器内核。如果您不希望预训练中绑定处理器内核，请在
scripts/ascend_distributed_launcher/get_distribute_pretrain_cmd.py中移除taskset相关操作。
评估过程
用法
Ascend处理器上运行后评估cola数据集
运行以下命令前，确保已设置加载与训练检查点路径。请将检查点路径设置为绝对全路径，例如，/username/pretrain/checkpoint_100_300.ckpt。
bash scripts/run_classifier.sh
以上命令后台运行，您可以在classfier_log.txt中查看训练日志。
如您选择准确性作为评估方法，可得到如下结果：
acc_num XXX, total_num XXX, accuracy 0.588986
Ascend处理器上运行后评估cluener数据集
bash scripts/run_ner.sh
以上命令后台运行，您可以在ner_log.txt中查看训练日志。
如您选择F1作为评估方法，可得到如下结果：
Precision 0.920507
Recall 0.948683
F1 0.920507
Ascend处理器上运行后评估msra数据集
您可以采用如下方式，先将MSRA数据集的原始格式在预处理流程中转换为mindrecord格式以提升性能 (请注意label2id_file文件中的标注名称应与数据集msra_dataset.xml文件中的标注名保持一致)：
python src/finetune_data_preprocess.py --data_dir=/path/msra_dataset.xml --vocab_file=/path/vacab_file --save_path=/path/msra_dataset.mindrecord --label2id=/path/label2id_file --max_seq_len=seq_len --class_filter="NAMEX" --split_begin=0.0 --split_end=1.0
此后，您可以进行微调再训练和推理流程，
bash scripts/run_ner.sh
以上命令后台运行，您可以在ner_log.txt中查看训练日志。
如您选择MF1（多标签的F1得分）作为评估方法，在微调训练10个epoch之后进行推理，可得到如下结果：
F1 0.931243
Ascend处理器上运行后评估squad v1.1数据集
bash scripts/squad.sh
以上命令后台运行，您可以在bant_log.txt中查看训练日志。
结果如下：
{"exact_match": 80.3878923040233284, "f1": 87.6902384023850329}
导出mindir模型
python export.py --ckpt_file [CKPT_PATH] --file_name [FILE_NAME] --file_format [FILE_FORMAT]
参数ckpt_file 是必需的，EXPORT_FORMAT 必须在 ["AIR", "MINDIR"]中进行选择。
推理过程
用法
在执行推理之前，需要通过export.py导出mindir文件。输入数据文件为bin格式。
# Ascend310 推理
bash run_infer_310.sh [MINDIR_PATH] [LABEL_PATH] [DATA_FILE_PATH] [DATASET_FORMAT] [SCHEMA_PATH] [USE_CRF] [NEED_PREPROCESS] [DEVICE_ID]
NEED_PREPROCESS 为必选项, 在[y|n]中取值，表示数据是否预处理为bin格式。
USE_CRF 为必选项, 在 [true|false]中取值，大小写不敏感。
DEVICE_ID 可选，默认值为 0。
结果
推理结果保存在当前路径，可在acc.log中看到最终精度结果。
F1 0.931243
模型描述
性能
推理性能
命名实体识别任务
| 参数 | Ascend+Mindspore | GPU+Paddle |
|---|---|---|
| 资源 | Ascend 910；系统 Euler2.8 | NV SMX2 V100-32G |
| 上传日期 | 2021-06-23 | 2021-06-23 |
| 数据集 | MSRA NER | MSRA NER |
| batch_size | 32（单卡） | 32（单卡） |
| Dev准确率 | 95.48% | 95.0% |
| Test准确率 | 94.55% | 93.8% |
| Finetune速度 | 57.50毫秒/步 | |
| 推理模型 | 1.2G（.ckpt文件） |
情感分析任务
| 参数 | Ascend+Mindspore | GPU+Paddle |
|---|---|---|
| 资源 | Ascend 910；系统 Euler2.8 | NV SMX2 V100-32G |
| 上传日期 | 2021-06-23 | 2021-06-23 |
| 数据集 | ChnSentiCorp | ChnSentiCorp |
| batch_size | 32（单卡） | 32（单卡） |
| Dev准确率 | 94.83% | 95.2% |
| Test准确率 | 96.08% | 95.4% |
| Finetune速度 | 57.50毫秒/步 | |
| 推理模型 | 1.2G（.ckpt文件） |
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