5分钟 NLP ：Hugging Face 主要类和函数介绍 🤗

数据派THU

发布于 2022-03-14 12:42:37

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来源：Deephub Imba本文约2200字，建议阅读9分钟本文包含其主要类和函数的概述以及一些代码示例。可以作为该库的一个入门教程 。

主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses

HuggingFace是一个非常流行的 NLP 库。本文包含其主要类和函数的概述以及一些代码示例。可以作为该库的一个入门教程。

Hugging Face 是一个开源库，用于构建、训练和部署最先进的 NLP 模型。Hugging Face 提供了两个主要的库，用于模型的transformers 和用于数据集的datasets 。可以直接使用 pip 安装它们。

pip install transformers datasets

Pipeline

使用transformers库中的Pipeline是开始试验的最快和最简单的方法：通过向Pipeline对象提供任务名称，然后从 Hugging Face 模型存储库中自动下载合适的模型，然后就可以使用了！

transformers库中已经提供了以下的几个任务，例如：

文本分类
问答
翻译
文本摘要
文本生成

除此以外还有计算机视觉和音频任务（主要也是基于transformer的）

下面是一个情绪分析任务的例子。为了预测句子的情绪，只需将句子传递给模型。

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("sentiment-analysis")

results = classifier("I'm so happy today!")
print(f"{results[0]['label']} with score {results[0]['score']}")
# POSITIVE with score 0.9998742341995239

模型的输出是一个字典列表，其中每个字典都有一个标签（对于这个特定示例，值为“POSITIVE”或“NEGATIVE”）和一个分数（即预测标签的分数）。

可以为分类器提供多个句子，并在一个函数调用中获得所有结果。

results = classifier(["I'm so happy today!", "I hope you don't hate him..."])
for result in results:
  print(f"{result['label']} with score {result['score']}")
# POSITIVE with score 0.9998742341995239
# NEGATIVE with score 0.6760789155960083

也可以通过设置模型名称的参数指定要使用的模型，所有的模型和关于模型的信息都在官方文档中提供了,例如下面代码使用的是twitter-roberta-base-sentiment

classifier = pipeline("sentiment-analysis",
                    model="cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment",
                    tokenizer="cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment")
# three possible outputs:
# LABEL_0 -> negative
# LABEL_1 -> neutral
# LABEL_2 -> positive

results = classifier(["We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.", "We hope you don't hate it."])
for result in results:
  print(f"{result['label']} with score {result['score']}")
# LABEL_2 with score 0.9814898371696472
# LABEL_1 with score 0.5063014030456543

Dataset

Dataset库可以轻松下载 NLP 中使用的一些最常见的基准数据集。

例如需要加载Stanford Sentiment Treebank（SST2，。它的目标是二元（正面和负面）分类，只有句子级别的标签。可以直接使用 load_dataset 函数加载数据集。

import datasets

dataset = datasets.load_dataset("glue", "sst2")

print(dataset)
DatasetDict({
  train: Dataset({
      features: ['sentence', 'label', 'idx'],
      num_rows: 67349
  })
  validation: Dataset({
      features: ['sentence', 'label', 'idx'],
      num_rows: 872
  })
  test: Dataset({
      features: ['sentence', 'label', 'idx'],
      num_rows: 1821
  })
})

数据集已经被分为训练集、验证集和测试集。可以使用 split 参数调用 load_dataset 函数，直接得到我们感兴趣的数据集的拆分。

dataset = datasets.load_dataset("glue", "sst2", split='train')

print(dataset)
Dataset({
  features: ['sentence', 'label', 'idx'],
  num_rows: 67349
})

如果想使用 Pandas 处理数据集，可以直接使用数据集的对象创建df。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(dataset)
df.head()

使用GPU

现在已经加载了一个关于情感分析的数据集，下面开始创建一个情感分析模型。

首先测试下预测 500 个句子的情绪并测量它需要多少时间。

classifier = pipeline("sentiment-analysis")
%time results = classifier(dataset.data["sentence"].to_pylist()[:500])
# CPU times: user 21.9 s, sys: 56.9 ms, total: 22 s
# Wall time: 21.8 s

预测 500 个句子需要 21.8 秒，平均每秒 23 个句子。我们试试 GPU。

为了让分类器使用 GPU，首先必须保证GPU是可用的，然后用参数device=0 。这样就可以在支持CUDA 的GPU上运行模型，其中从零开始的每个 id 都映射到一个 CUDA 设备，值 -1 是 CPU。

classifier = pipeline("sentiment-analysis", device=0)
%time results = classifier(dataset.data["sentence"].to_pylist()[:500])
# CPU times: user 4.07 s, sys: 49.6 ms, total: 4.12 s
# Wall time: 4.11 s

预测 500 句只用了 4.1 秒，平均每秒 122 句，速度提高了大约 6 倍！这就对了😏

指标

如果想在 SST2 数据集上测试分类器的质量怎么办？应该使用哪个指标？

在 Hugging Face 中，metrics 和 datasets 是配对在一起的。所以可以使用与 load_dataset 函数相同的参数调用 load_metric 函数。

对于 SST2 数据集，指标是准确度。可以使用以下代码直接通过metric获得指标值。

metric = datasets.load_metric("glue", "sst2")

n_samples = 500

X = dataset.data["sentence"].to_pylist()[:n_samples]
y = dataset.data["label"].to_pylist()[:n_samples]

results = classifier(X)
predictions = [0 if res["label"] == "NEGATIVE" else 1 for res in results]

print(metric.compute(predictions=predictions, references=y))
# {'accuracy': 0.988}

AutoClasses

pipeline 在底层是由 AutoModel 和 AutoTokenizer 类来实现的。AutoClass（即像 AutoModel 和 AutoTokenizer 这样的通用类）是加载模型的快捷方式，它可以从其名称或路径中自动检索预训练模型。在使用时只需要为任务选择合适的 AutoModel 并使用 AutoTokenizer 为其关联的分词器：在这个示例中是对文本进行分类，因此正确的 AutoModel 是 AutoModelForSequenceClassification。

下面我们看看如何使用 AutoModelForSequenceClassification 和 AutoTokenizer 来实现与上面Pipeline相同的功能：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

这里使用 AutoTokenizer 创建一个分词器对象，并使用 AutoModelForSequenceClassification 创建一个模型对象。只需要传递模型的名称，剩下的事情都会自动完成。

接下来让我们看看如何使用分词器对句子进行分词。tokenizer 输出是一个字典，由 input_ids（即在输入句子中检测到的每个 token 的 id，取自 tokenizer 词汇表）、token_type_ids（用于需要两个文本进行预测的模型中，我们现在可以忽略它们）组成的字典，和 attention_mask（显示在标记化期间发生填充的位置）。

encoding = tokenizer(["Hello!", "How are you?"], padding=True,
                    truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt")

print(encoding)
{'input_ids': tensor([[ 101, 29155,   106,   102,     0,     0],
      [ 101, 12548, 10320, 10855,   136,   102]]), 'token_type_ids': tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
      [0, 0, 0, 0, 0, 0]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 0, 0],
      [1, 1, 1, 1, 1, 1]])}

然后将标记完的句子传递给模型，模型负责输出预测。这个特定的模型输出五个分数，其中每个分数是评论得分的概率，因为分数从 1 到 5。

outputs = model(**encoding)

print(outputs)
SequenceClassifierOutput(loss=None, logits=tensor([[-0.2410, -0.9115, -0.3269, -0.0462, 1.2899],
      [-0.3575, -0.6521, -0.4409, 0.0471, 0.9552]],
      grad_fn=<AddmmBackward0>), hidden_states=None, attentions=None)

该模型在 logits 属性中输出最终结果。将 softmax 函数应用于 logits 可以获得每个标签的概率。

from torch import nn

pt_predictions = nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)

print(pt_predictions)
tensor([[0.1210, 0.0619, 0.1110, 0.1470, 0.5592],
      [0.1269, 0.0945, 0.1168, 0.1902, 0.4716]], grad_fn=<SoftmaxBackward0>)

在本地保存和加载模型

最后，看看如何在本地保存模型。这可以使用分词器和模型的 save_pretrained 函数来完成。

pt_save_directory = "./model"
tokenizer.save_pretrained(pt_save_directory)
model.save_pretrained(pt_save_directory)

如果要加载之前保存的模型，可以使用AutoModel 类的 from_pretrained 函数加载它。

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./model")

总结

在本文中介绍了Hugging Face 库的主要类和函数。包括transformers 的datasets库，以及如何使用Pipeline在几行代码中加载模型，并让这些代码在 CPU 或 GPU 上运行，还介绍了如何直接从库中加载基准数据集以及如何计算指标。最后还演示了如何使用最重要的两个类 AutoModel 和 AutoTokenizer和如何在本地保存和加载模型，通过以上的介绍我想已经可以使用Hugging Face库开始你的NLP之旅了。

编辑：王菁

校对：林亦霖