1、要求

2、导入了一些必要的库和模块

        以便在使用MindSpore和MindNLP进行深度学习任务时能使用各种功能，比如数据集处理、模型训练、评估和回调功能。

import os  # 导入操作系统相关功能的模块，如文件和目录操作import mindspore  # 导入MindSpore库，这是一个深度学习框架
from mindspore.dataset import text, GeneratorDataset, transforms  # 从MindSpore的数据集模块导入处理文本、生成数据集和变换功能
from mindspore import nn  # 从MindSpore库导入神经网络模块from mindnlp.dataset import load_dataset  # 从MindNLP库导入加载数据集的功能from mindnlp._legacy.engine import Trainer, Evaluator  # 从MindNLP库的旧版本引擎模块导入训练器和评估器
from mindnlp._legacy.engine.callbacks import CheckpointCallback, BestModelCallback  # 导入旧版本引擎模块的回调功能，用于检查点保存和最佳模型保存
from mindnlp._legacy.metrics import Accuracy  # 从MindNLP库的旧版本指标模块导入准确率指标

 3、加载IMDB数据集

        并将其分为训练集和测试集。load_dataset函数会返回一个包含数据集各个部分的字典，然后你可以通过键 'train' 和 'test' 来访问相应的数据。

imdb_ds = load_dataset('imdb', split=['train', 'test'])  # 加载IMDB数据集，并将数据集分为训练集和测试集，返回一个包含两个部分的字典imdb_train = imdb_ds['train']  # 从字典中提取训练集数据
imdb_test = imdb_ds['test']  # 从字典中提取测试集数据

4、获取训练集数据集大小

get_dataset_size() 用于返回数据集中包含的样本数量。这个方法的返回值通常是一个整数，表示训练集中有多少个样本。 

imdb_train.get_dataset_size()  # 获取训练集数据集中样本的数量

 5、定义一个用于处理数据集的函数 process_dataset。

        将输入文本数据进行tokenization，并根据设备类型选择不同的批处理方式。如果需要，还可以对数据集进行打乱和批处理。

import numpy as np  # 导入NumPy库，用于数值计算和数组操作def process_dataset(dataset, tokenizer, max_seq_len=512, batch_size=4, shuffle=False):# 定义处理数据集的函数，接受数据集、tokenizer、最大序列长度、批量大小和是否打乱数据集作为参数is_ascend = mindspore.get_context('device_target') == 'Ascend'# 检查当前设备是否为Ascend（华为的深度学习处理器），根据设备类型选择不同的tokenizer处理方式def tokenize(text):# 定义tokenize函数，用于对文本进行tokenizationif is_ascend:# 如果在Ascend设备上，使用'padding'和'truncation'进行tokenizationtokenized = tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=max_seq_len)else:# 否则只进行'truncation'和设置最大长度tokenized = tokenizer(text, truncation=True, max_length=max_seq_len)return tokenized['input_ids'], tokenized['attention_mask']# 返回tokenized的'input_ids'和'attention_mask'字段if shuffle:dataset = dataset.shuffle(batch_size)# 如果设置了shuffle参数为True，则对数据集进行打乱# 对数据集应用map操作dataset = dataset.map(operations=[tokenize], input_columns="text", output_columns=['input_ids', 'attention_mask'])# 使用tokenize函数处理数据集中的"text"列，并生成新的列'input_ids'和'attention_mask'dataset = dataset.map(operations=transforms.TypeCast(mindspore.int32), input_columns="label", output_columns="labels")# 将数据集中的"label"列转换为mindspore.int32类型，并生成新的列"labels"# 根据设备类型选择批处理方式if is_ascend:dataset = dataset.batch(batch_size)# 如果在Ascend设备上，直接进行批处理else:dataset = dataset.padded_batch(batch_size, pad_info={'input_ids': (None, tokenizer.pad_token_id),'attention_mask': (None, 0)})# 否则使用padded_batch进行批处理，设置填充信息（input_ids和attention_mask的填充值）return dataset  # 返回处理后的数据集

6、初始化一个GPT模型的tokenizer

加载预训练的GPT模型，然后添加了一些特殊标记，如句子开始标记、句子结束标记和填充标记。

from mindnlp.transformers import GPTTokenizer
# 从MindNLP库中导入GPTTokenizer，用于加载和处理GPT模型的tokenizergpt_tokenizer = GPTTokenizer.from_pretrained('openai-gpt')
# 使用预训练的GPT tokenizer进行初始化，指定预训练模型名称为'openai-gpt'# add special token: <PAD>
special_tokens_dict = {"bos_token": "<bos>",  # 句子开始标记"eos_token": "<eos>",  # 句子结束标记"pad_token": "<pad>",  # 填充标记
}
# 定义一个字典，用于添加特定的特殊标记到tokenizer中num_added_toks = gpt_tokenizer.add_special_tokens(special_tokens_dict)
# 将定义的特殊标记添加到tokenizer中，并返回添加的标记数量

 7、划分训练集、验证集

将一个训练数据集 imdb_train 按照 70% 和 30% 的比例分割成两个数据集：一个用于训练 (imdb_train)，另一个用于验证 (imdb_val)。

# split train dataset into train and valid datasets
# 将训练数据集拆分成训练集和验证集imdb_train, imdb_val = imdb_train.split([0.7, 0.3])
# 将 imdb_train 数据集按 70% 和 30% 的比例分割成两个数据集
# imdb_train 包含 70% 的数据，用于继续训练
# imdb_val 包含 30% 的数据，用于验证模型

8、处理三个数据集：训练集、验证集和测试集。

process_dataset 函数的作用是对数据集进行预处理，包括标记化、清洗或其他转换操作。gpt_tokenizer 是用于将文本数据转换为模型可以理解的格式的标记化工具。数据集的打乱（shuffle=True）有助于防止模型训练中的过拟合和提升泛化能力。

dataset_train = process_dataset(imdb_train, gpt_tokenizer, shuffle=True)
# 使用 process_dataset 函数处理 imdb_train 数据集
# gpt_tokenizer 用于对数据进行标记化处理
# shuffle=True 表示对数据进行随机打乱，以提高训练效果
# 处理后的数据集存储在 dataset_train 中dataset_val = process_dataset(imdb_val, gpt_tokenizer)
# 使用 process_dataset 函数处理 imdb_val 数据集
# gpt_tokenizer 用于对数据进行标记化处理
# 处理后的数据集存储在 dataset_val 中
# 这里没有指定 shuffle 参数，默认情况下数据不会被打乱dataset_test = process_dataset(imdb_test, gpt_tokenizer)
# 使用 process_dataset 函数处理 imdb_test 数据集
# gpt_tokenizer 用于对数据进行标记化处理
# 处理后的数据集存储在 dataset_test 中
# 这里也没有指定 shuffle 参数，默认情况下数据不会被打乱

9、从 dataset_train 中获取下一个数据样本

• dataset_train.create_tuple_iterator()：将 dataset_train 数据集转换为一个迭代器，这个迭代器返回的每一项都是一个元组（通常包含输入数据和对应的标签）。
• next()：从迭代器中获取下一个数据项。如果迭代器中没有更多的数据项，它将引发 StopIteration 异常。

next(dataset_train.create_tuple_iterator())
# 创建一个迭代器，用于遍历 dataset_train 数据集中的数据
# 使用 create_tuple_iterator() 方法将 dataset_train 转换为一个元组迭代器
# 然后调用 next() 函数从迭代器中获取下一个数据样本
# 这将返回数据集中的第一个数据项（通常是一个包含特征和标签的元组）

10、配置模型

配置一个 GPT 模型进行序列分类任务，并设置了训练过程中的优化器、评估指标、回调函数等。

1. 模型定义和配置：

   • GPTForSequenceClassification.from_pretrained('openai-gpt', num_labels=2)：从预训练的 GPT 模型加载，并配置为二分类任务。
   • model.config.pad_token_id = gpt_tokenizer.pad_token_id：设置模型的填充标记 ID。
   • model.resize_token_embeddings(model.config.vocab_size + 3)：扩展模型的词汇表以适应新增的词汇。

2. 优化器和学习率：

   • optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=2e-5)：使用 Adam 优化器，学习率设置为 0.00002。

3. 评估指标：

   • metric = Accuracy()：使用准确率作为模型性能评估指标。

4. 回调函数：

   • CheckpointCallback：用于保存训练过程中的模型检查点。
   • BestModelCallback：用于保存和自动加载最佳模型检查点。

5. 训练配置：

   • Trainer：用于模型的训练，指定了模型、数据集、优化器、回调函数等参数。

from mindnlp.transformers import GPTForSequenceClassification
from mindspore.experimental.optim import Adam# set bert config and define parameters for training
# 设置模型配置和训练参数# 创建一个 GPT 模型用于序列分类任务，num_labels=2 表示有两个分类标签
model = GPTForSequenceClassification.from_pretrained('openai-gpt', num_labels=2)# 配置模型的填充标记 ID 为 tokenzier 中的 pad_token_id
model.config.pad_token_id = gpt_tokenizer.pad_token_id# 调整模型的词汇表大小，为模型词汇表增加 3 个新的词汇
model.resize_token_embeddings(model.config.vocab_size + 3)# 使用 Adam 优化器，并设置学习率为 2e-5
optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=2e-5)# 定义准确率作为评估指标
metric = Accuracy()# 定义回调函数以保存检查点
# ckpoint_cb 用于保存模型检查点
ckpoint_cb = CheckpointCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='gpt_imdb_finetune', epochs=1, keep_checkpoint_max=2)# best_model_cb 用于保存最佳模型检查点，并自动加载最佳模型
best_model_cb = BestModelCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='gpt_imdb_finetune_best', auto_load=True)# 创建一个 Trainer 对象用于训练模型
trainer = Trainer(network=model,                       # 训练的模型train_dataset=dataset_train,         # 训练数据集eval_dataset=dataset_train,          # 验证数据集（这里使用了训练集进行验证）metrics=metric,                      # 评估指标epochs=1,                            # 训练轮次optimizer=optimizer,                 # 优化器callbacks=[ckpoint_cb, best_model_cb], # 回调函数jit=False                            # 是否使用 JIT 编译
)

 11、trainer.run(tgt_columns="labels") 启动了模型的训练过程，并指定了目标列。

• trainer.run(): 这个方法启动了模型的训练过程。它会根据之前配置的训练参数（如模型、优化器、数据集、回调函数等）开始训练。

• tgt_columns="labels": 这是一个参数，指定了数据集中哪个列作为模型的目标列（即标签列）。在这里，"labels" 表示数据集中用于训练和验证的目标列是 labels。这个列的值用于计算损失函数并进行模型的优化。

这种设置通常用于数据集中包含多个列的情况，其中一个列是模型训练的目标输出。在这个例子中，labels 列包含了分类任务中的标签。

trainer.run(tgt_columns="labels")
# 启动训练过程
# tgt_columns="labels" 指定了训练数据集中包含的目标列（标签列）
# 训练过程将使用这些目标列来计算损失和进行梯度更新

12、 设置并运行了模型的评估过程

1. 创建 Evaluator 对象:

   • network=model：指定要评估的模型。
   • eval_dataset=dataset_test：指定用于评估的数据集。这里使用了 dataset_test 数据集进行评估。
   • metrics=metric：指定评估时使用的指标。在这里是准确率（Accuracy()）。

2. 运行评估:

   • evaluator.run(tgt_columns="labels")：启动模型的评估过程。
   • tgt_columns="labels"：指定目标列（即数据集中用于计算评估指标的列）。在这里，"labels" 表示模型将使用这个列中的标签来计算准确率。

通过这种设置，Evaluator 对象会遍历 dataset_test 数据集，计算模型在测试集上的表现，并根据指定的评估指标（准确率）输出结果。

evaluator = Evaluator(network=model, eval_dataset=dataset_test, metrics=metric)
# 创建一个 Evaluator 对象，用于评估模型
# 参数解释：
# network=model: 要评估的模型
# eval_dataset=dataset_test: 用于评估的数据集
# metrics=metric: 评估过程中使用的指标（这里是准确率）evaluator.run(tgt_columns="labels")
# 启动评估过程
# tgt_columns="labels" 指定了数据集中包含的目标列（标签列）
# 评估过程中使用这些目标列来计算评估指标（如准确率）

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