from transformers.modeling_utils import PreTrainedModel 是用于导入 Hugging Face Transformers 库中的 PreTrainedModel 类。这个类是所有预训练模型的基类，提供了许多通用功能和方法，适用于不同类型的模型（如BERT、GPT、Transformer-XL等）。下面是导入这个包的一些具体用途和功能：

主要功能和用途

1. 通用功能：

   • 加载和保存预训练模型：PreTrainedModel 提供了 from_pretrained() 和 save_pretrained() 方法，可以方便地加载和保存预训练模型。
   • 配置管理：管理模型的配置文件，确保模型初始化时使用正确的参数。

2. 模型初始化：

   • 权重初始化：帮助初始化模型的权重，并处理不同权重初始化策略。
   • 模型架构定义：定义和初始化模型的架构，使得子类只需专注于具体模型的实现。

3. 模型转换：

   • 框架转换：支持将模型转换为不同框架（如 PyTorch 和 TensorFlow），使得模型可以在不同的深度学习框架之间无缝切换。

4. 检查点管理：

   • 断点续训：支持保存和加载模型的训练断点，方便训练过程的中断和恢复。

   • from transformers import BertModel, BertConfig# 初始化模型配置
     config = BertConfig()# 从预训练模型加载 BERT
     model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')# 打印模型架构
     print(model)# 保存模型
     model.save_pretrained('./saved_model')# 加载模型
     loaded_model = BertModel.from_pretrained('./saved_model')
     

   • 继承模型并进行修改

     from transformers import PreTrainedModel, BertConfig
     import torch.nn as nnclass MyCustomModel(PreTrainedModel):def __init__(self, config):super().__init__(config)self.bert = BertModel(config)self.classifier = nn.Linear(config.hidden_size, 2)  # 假设二分类任务def forward(self, input_ids, attention_mask=None):outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask)logits = self.classifier(outputs.pooler_output)return logits# 初始化自定义模型
     config = BertConfig()
     model = MyCustomModel(config)# 打印模型架构
     print(model)