昇思25天学习打卡营第11天|基于MindSpore通过GPT实现情感分类
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基于MindSpore通过GPT实现情感分类
%%capture captured_output
# 实验环境已经预装了mindspore==2.2.14,如需更换mindspore版本,可更改下面mindspore的版本号
!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14
# 该案例在 mindnlp 0.3.1 版本完成适配,如果发现案例跑不通,可以指定mindnlp版本,执行`!pip install mindnlp==0.3.1`
!pip install mindnlp
!pip install jieba
%env HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
import osimport mindspore
from mindspore.dataset import text, GeneratorDataset, transforms
from mindspore import nnfrom mindnlp.dataset import load_datasetfrom mindnlp._legacy.engine import Trainer, Evaluator
from mindnlp._legacy.engine.callbacks import CheckpointCallback, BestModelCallback
from mindnlp._legacy.metrics import Accuracy
imdb_ds = load_dataset('imdb', split=['train', 'test'])
imdb_train = imdb_ds['train']
imdb_test = imdb_ds['test']
imdb_train.get_dataset_size()
加载IMDB数据集。将IMDB数据集分为训练集和测试集。IMDB (Internet Movie Database) 数据集包含来自著名在线电影数据库 IMDB 的电影评论。每条评论都被标注为正面(positive)或负面(negative),因此该数据集是一个二分类问题,也就是情感分类问题。
import numpy as npdef process_dataset(dataset, tokenizer, max_seq_len=512, batch_size=4, shuffle=False):is_ascend = mindspore.get_context('device_target') == 'Ascend'def tokenize(text):if is_ascend:tokenized = tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=max_seq_len)else:tokenized = tokenizer(text, truncation=True, max_length=max_seq_len)return tokenized['input_ids'], tokenized['attention_mask']if shuffle:dataset = dataset.shuffle(batch_size)# map datasetdataset = dataset.map(operations=[tokenize], input_columns="text", output_columns=['input_ids', 'attention_mask'])dataset = dataset.map(operations=transforms.TypeCast(mindspore.int32), input_columns="label", output_columns="labels")# batch datasetif is_ascend:dataset = dataset.batch(batch_size)else:dataset = dataset.padded_batch(batch_size, pad_info={'input_ids': (None, tokenizer.pad_token_id),'attention_mask': (None, 0)})return dataset
定义数据预处理函数。这个函数输入参数为数据集、分词器(GPT Tokenizer)以及一些可选参数,如最大序列长度、批量大小和是否打乱数据。预处理包括将文本转换为模型可以理解的输入格式(如input_ids和attention_mask),并将标签转换为整数类型。
from mindnlp.transformers import GPTTokenizer
# tokenizer
gpt_tokenizer = GPTTokenizer.from_pretrained('openai-gpt')# add sepcial token: <PAD>
special_tokens_dict = {"bos_token": "<bos>","eos_token": "<eos>","pad_token": "<pad>",
}
num_added_toks = gpt_tokenizer.add_special_tokens(special_tokens_dict)
加载GPT分词器并增加特殊标记。
# split train dataset into train and valid datasets
imdb_train, imdb_val = imdb_train.split([0.7, 0.3])
将训练集划分为训练集和验证集。
dataset_train = process_dataset(imdb_train, gpt_tokenizer, shuffle=True)
dataset_val = process_dataset(imdb_val, gpt_tokenizer)
dataset_test = process_dataset(imdb_test, gpt_tokenizer)
用 process_dataset
函数对训练集、验证集和测试集进行处理,得到相应的数据集对象。
next(dataset_train.create_tuple_iterator())
from mindnlp.transformers import GPTForSequenceClassification
from mindspore.experimental.optim import Adam# set bert config and define parameters for training
model = GPTForSequenceClassification.from_pretrained('openai-gpt', num_labels=2)
model.config.pad_token_id = gpt_tokenizer.pad_token_id
model.resize_token_embeddings(model.config.vocab_size + 3)optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=2e-5)metric = Accuracy()# define callbacks to save checkpoints
ckpoint_cb = CheckpointCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='gpt_imdb_finetune', epochs=1, keep_checkpoint_max=2)
best_model_cb = BestModelCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='gpt_imdb_finetune_best', auto_load=True)trainer = Trainer(network=model, train_dataset=dataset_train,eval_dataset=dataset_train, metrics=metric,epochs=1, optimizer=optimizer, callbacks=[ckpoint_cb, best_model_cb],jit=False)
导入 GPTForSequenceClassification 模型和 Adam 优化器。设置GPT模型的配置信息,包括pad_token_id和词汇表大小。使用Adam优化器对模型的可训练参数进行优化(从这里没有看出是更新部分参数,还是全部参数,有可能是部分参数。通常会改变最后一层分类器的权重和偏置,其他层的权重被冻结不变或者只微小更新些许参数。)。
Accuracy作为评价指标。
定义回调函数用于保存检查点:
- CheckpointCallback
:用于定期保存模型权重,save_path 指定了保存路径,ckpt_name保存文件的前缀,epochs=1 每个epoch保存一次,keep_checkpoint_max=2 表示最多保留2个检查点文件。
- BestModelCallback
:用于保存验证集上表现最好的模型,auto_load=True表示在训练结束后自动加载最优模型的权重。
创建 Trainer 对象,传入以下参数:
- network
:要训练的模型。
- train_dataset
:训练数据集。
- eval_dataset
:验证数据集。
- metrics
:评估指标。
- epochs
:训练轮数。
- optimizer
:优化器。
- callbacks
:回调函数列表,包括检查点保存和最佳模型保存。
- jit
:是否启用JIT编译,这里设置为False。
trainer.run(tgt_columns="labels")
通过 Trainer 的 run
方法启动训练,指定了训练过程中的目标标签列为 "labels"。
evaluator = Evaluator(network=model, eval_dataset=dataset_test, metrics=metric)
evaluator.run(tgt_columns="labels")
创建 Evaluator 对象,传入以下参数:
- network
:要评估的模型。
- eval_dataset
:测试数据集。
- metrics
:评估指标。
用MindSpore通过GPT实现情感分类(Sentiment Classification)的示例。首先加载了IMDB影评数据集,并将其划分为训练集、验证集和测试集。然后使用GPTTokenizer对文本进行了标记化和转换。接下来,使用GPTForSequenceClassification构建了情感分类模型,并定义了优化器和评估指标。使用Trainer进行模型的训练,并设置了保存检查点的回调函数。训练完成后,通过Evaluator对测试集进行评估,输出分类准确率。通过对IMDB影评数据集进行训练和评估,模型可以自动进行情感分类,识别出正面或负面情感。
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Apache Seata透过源码解决SeataAT模式整合Mybatis-Plus失去MP特性的问题
本文来自 Apache Seata官方文档,欢迎访问官网,查看更多深度文章。 本文来自 Apache Seata官方文档,欢迎访问官网,查看更多深度文章。 Apache Seata透过源码解决SeataAT模式整合Mybatis-Plus失去MP特性的问题 透过源码解决SeataAT…...
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学会拥抱Python六剑客,提高编程效率
在Python语言中,有六个强大的工具,它们被称为"Python六剑客"。而Python六剑客指的是Python中常用的六种功能强大且灵活的工具,它们分别是“切片(Slicing),推导列表(List Comprehensio…...
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为什么需要做网络安全服务?
网络安全服务之所以重要,是因为它在保护数字资产、维护企业运营、确保法规遵从、防范恶意行为以及建立信任等方面扮演着关键角色。以下是一些主要的理由: 保护核心资产和数据: 数字化转型使得企业数据变得极其宝贵,包括知识产权、…...
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并发、多线程和HTTP连接之间有什么关系?
一、并发的概念 并发是系统同时处理多个任务或事件的能力。在计算中,这意味着系统能够在同一时间段内处理多个任务,而不是严格按照顺序一个接一个地执行它们。并发提高了系统的效率和资源利用率,从而更好地满足用户的需求。在现代应用程序中&…...
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【matlab】智能优化算法——基准测试函数
智能优化算法的基准测试函数是用于评估和优化算法性能的一组标准问题。这些测试函数模拟了真实世界优化问题的不同方面,包括局部最小值、全局最优解、高维度、非线性、不连续等复杂性。以下是对智能优化算法基准测试函数的详细归纳: 测试函数的分类&…...
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【Springer出版 | EI稳定检索】第五届物联网、人工智能与机械自动化国际学术会议 (IoTAIMA 2024,7月19-21)
由浙江工业大学主办,第五届物联网、人工智能与机械自动化国际学术会议 (IoTAIMA 2024) 将于2024年7月19-21日在浙江杭州召开。 会议旨在为从事物联网、人工智能与机械自动化的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术,了解学…...
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售24.69万元,智己L6新车型上市!产品力如何?
近日,智己旗下新车——2024款智己L6 Max 长续航欧版正式上市!定位为纯电中大型轿车。新车为新增车型,共推出了1款车型,售价为24.69万元,产品力如何呢?具体来了解一下!首先来看外观方面,新车采用了纯电车型惯用的封闭式格栅设计,搭配两侧个性犀利的大灯组,内部结构清晰…...
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人工智能初识
🌞欢迎来到人工智能基础的世界 🌈博客主页:卿云阁 💌欢迎关注🎉点赞👍收藏⭐️留言📝 🌟本文由卿云阁原创! 📆首发时间:🌹2024年5月1…...
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Pi 母公司将开发情感 AI 商业机器人;Meta 科学家:Sora 不是视频生成唯一方向丨RTE 开发者日报 Vol.214
开发者朋友们大家好: 这里是 「RTE 开发者日报」 ,每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE(Real-Time Engagement) 领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「…...
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Java日志体系概述
一. 日志体系分类 1.1 功能分类 1.2 jar包分类 二. 以log4j2为例 2.1 slf4j-api的初始化动态绑定过程 一. 日志体系分类 1.1 功能分类 门面类 slf4j:Simple Logging Facade for Java,为java提供的简单日志Facade具体实现类 logbacklog4j1log4j2jul&…...
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普华永道调查:“拥抱AI”的行业正呈现出生产率激增景象
全球知名四大会计师事务所之一的普华永道最新报告显示,一些最有可能将人工智能技术融入业务的企业,其生产率增长速度几乎是其他行业的5倍,这有望推动整体经济。周二(5月21日)发布的报告称,2018年至2022年间…...
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JavaScrip原型对象
参考 JavaScrip原型对象 | LogDicthttps://www.logdict.com/archives/javascripyuan-xing-mo-shi...