在使用PyTorch和Transformers构建中文NLP训练框架之前，你需要确保已经安装了以下库：
PyTorch：可以通过官方网站或者命令行安装。
Transformers：可以通过pip安装。可以使用以下命令进行安装：
云服务器
物理服务器
虚拟主机
跨境电商服务器pip install transformers
接下来，我将为你提供一个基本的NLP训练框架的代码示例，以帮助你上手。
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW
# 加载预训练模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-chinese'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)
# 定义训练数据
train_sentences = ['这是一个正样本', '这是一个负样本']
train_labels = [1, 0]
# 数据预处理
input_ids = []
attention_masks = []
for sent in train_sentences:
encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
sent,
add_special_tokens=True,
max_length=64,
pad_to_max_length=True,
return_attention_mask=True,
return_tensors='pt',
)
input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])
input_ids = torch.cat(input_ids, dim=0)
attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0)
labels = torch.tensor(train_labels)
# 定义训练参数
batch_size = 16
epochs = 10
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
# 创建数据加载器
data = torch.utils.data.TensorDataset(input_ids, attention_masks, labels)
sampler = torch.utils.data.RandomSampler(data)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(data, sampler=sampler, batch_size=batch_size)
# 训练模型
model.train()
for epoch in range(epochs):
total_loss = 0
for batch in dataloader:
optimizer.zero_grad()
batch_input_ids, batch_attention_masks, batch_labels = batch
outputs = model(batch_input_ids, attention_mask=batch_attention_masks, labels=batch_labels)
loss = outputs.loss
total_loss += loss.item()
loss.backward()
optimizer.step()
print(f'Epoch {epoch+1} Loss: {total_loss}')
# 保存模型
output_dir = './model/'
model.save_pretrained(output_dir)
tokenizer.save_pretrained(output_dir)
上述代码的步骤概述如下：
导入所需的库。
加载预训练模型和tokenizer。
定义训练数据。
进行数据预处理，包括tokenization和padding。
定义训练参数，如batch size和epochs。
创建数据加载器。
训练模型，通过计算loss进行反向传播和参数更新。
保存训练好的模型和tokenizer。
你可以根据自己的数据和需求对代码进行修改和扩展。希望这个代码示例能帮助你入门使用PyTorch和Transformers进行中文NLP训练。
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