transformers 之Trainer对应的数据加载

基础信息说明

本文以Seq2SeqTrainer作为实例，来讨论其模型训练时的数据加载方式
预训练模型：opus-mt-en-zh
数据集：本地数据集
任务：en-zh 机器翻译

数据加载

Trainer的数据加载方式主要分为两种：基于torch.utils.data.Dataset的方式加载和基于huggingface自带的Datasets的方式（下文用huggingface / Datasets表示）加载。以下是一些需要注意的点：（1）Seq2SeqTrainer()的train_dataset和eval_dataset参数的所传实参应为字典类型；（2）该字典实参的keys应当覆盖模型运行所需要的数据参数（本文需要包括的有：'input_ids', 'attention_mask', 'labels'）；（3）使用huggingface / Datasets方法加载时，传给train_dataset和eval_dataset的字典实参中，多余的key（未在模型运行所需输入参数列表中）及其相关数据数，将会在训练之前被剔除。

torch.utils.data.Dataset

重载Dataset类（dataset.py）

# -*- coding: utf-8 -*-

from torch.utils.data import Dataset

class CDNDataset(Dataset):

    def __init__(self, samples):

        super(CDNDataset, self).__init__()

        self.samples = samples

    def __getitem__(self, ite):

        res = {k_: v_[ite]for k_, v_ in self.samples.items()}

        return res

    def __len__(self):

        return len(self.samples['labels'])

加载引用(main.py 后文代码同属于本文件)

from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorForSeq2Seq, AutoModelForSeq2SeqLM, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer

from dataset import CDNDataset

读取数据

# 读取训练集

with open('raw_data/txt_en.txt', 'r', encoding='utf-8') as fr_en, open('raw_data/txt_zh.txt', 'r', encoding='utf-8') as fr_zh:

    train_data = tokenizer([str_.strip() for str_ in fr_en.readlines()], max_length=128, padding=True,truncation=True)

    # 将tokenized的中文序列对应的input_ids作为输入数据的标签

    train_data['labels'] = tokenizer([str_.strip() for str_ in fr_zh.readlines()], max_length=128,

                                     												padding=True,truncation=True)["input_ids"]

    fr_en.close()

    fr_zh.close()

train_data = CDNDataset(train_data)

# 读取验证集

with open('raw_data/test_txt_en.txt', 'r', encoding='utf-8') as fr_en, open('raw_data/test_txt_zh.txt', 'r', encoding='utf-8') as fr_zh:

    dev_data = tokenizer([str_.strip() for str_ in fr_en.readlines()], max_length=128, padding=True,truncation=True)

    dev_data['labels'] = tokenizer([str_.strip() for str_ in fr_zh.readlines()], max_length=128,

                                   													padding=True,truncation=True)["input_ids"]

    fr_en.close()

    fr_zh.close()

 dev_data = CDNDataset(dev_data)

huggingface / Datasets

修改main.py中数据集读取部分的代码

from datasets import load_dataset

from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorForSeq2Seq, AutoModelForSeq2SeqLM, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer

"""利用load_dataset()来读取数据：

	- 该方法支持.txt、.csv、.json等文件格式

	- 返回结果是一个字典类型

	- 读取.txt文件时，若不指定名称，这key为"text", 且会返回文本中的样本数（段落数）

	- 在读取.json文件时，若所有样本放在一个josn文件中，则返回的样本数为1（无法优雅地调用train_test_split()进行数据集分割），名称为默认名或者最层字典所       对应的keys；

	- 将每个json文件仅存放一个样本，并把这些文件放在某一目录，可使利用load_dataset()正确计算出样本数。但该目录下每个.json文件命名风格要一致（例如：txt1.json、txt2.json、、、），文件名差异较大的话，系统会只读取某一类命名格式相近的文件中的数据。

	"""

books = load_dataset("raw_data", data_dir='test_en', name='translation')

books = books["train"].train_test_split(test_size=0.15)

source_lang = "en"

target_lang = "zh"

prefix = "translate English to Chinese: "  # 其实我也还没搞懂为啥要加这样一个前缀

def preprocess_function(examples):

    inputs = [prefix + example[source_lang] for example in examples["translation"]]

    targets = [example[target_lang] for example in examples["translation"]]

    model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=128, truncation=True)

    with tokenizer.as_target_tokenizer():

        labels = tokenizer(targets, max_length=128, truncation=True)

    model_inputs["labels"] = labels["input_ids"]

    return model_inputs

tokenized_books = books.map(preprocess_function, batched=True)

模型及参数加载

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("opus-mt-en-zh")

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("opus-mt-en-zh")

#使用huggingface/Datasets方式加载数据时，可以用DataCollator达到批处理的效果

data_collator = DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, model=model) #用torch.utils.data.Dataset方式加载时，不需要

training_args = Seq2SeqTrainingArguments(

    output_dir="./results",

    evaluation_strategy="epoch",

    learning_rate=2e-5,

    per_device_train_batch_size=16,

    per_device_eval_batch_size=16,

    weight_decay=0.01,

    save_total_limit=3,

    num_train_epochs=2,

    fp16=True,

)

模型训练

本文以Seq2SeqTrainer作为实例来进行介绍。

trainer = Seq2SeqTrainer(

    model=model,

    args=training_args,

    train_dataset=train_data,

    eval_dataset=dev_data,

    tokenizer=tokenizer,

    data_collator=data_collator, #用torch.utils.data.Dataset方式加载时，此参数不需要

)

补充说明

Seq2SeqTrainer()中的train_dataset和eval_dataset参数仅支持torch.utils.data.Dataset和huggingface / Datasets类型的传入实参。
torch.utils.data.Dataset类型的实参传入Seq2SeqTrainer()后，会在后序过程直接调用torch.utils.data.DataLoader，与常规pytorch操作相同

huggingface / Datasets类型的实参传入Seq2SeqTrainer()后，在后序过程会，先剔除多余的键及其值。至于torch.utils.data.Dataset类型的实参中若包含多余的键及其值，程序会不会报错暂没有测试过。获取模型所需输入参数列表的程序如下：

    def _set_signature_columns_if_needed(self):

        if self._signature_columns is None:

            # Inspect model forward signature to keep only the arguments it accepts.

            signature = inspect.signature(self.model.forward)

            self._signature_columns = list(signature.parameters.keys())

            # Labels may be named label or label_ids, the default data collator handles that.

            self._signature_columns += list(set(["label", "label_ids"] + self.label_names))

即使传递给train_dataset和eval_dataset的数据时字典类型，也存在一种做法使得基于torch.utils.data.Dataset加载数据的方式会报异常

重载Dataset类（dataset.py）

# -*- coding: utf-8 -*-

from torch.utils.data import Dataset

class CDNDataset(Dataset):

    def __init__(self, samples):

        super(CDNDataset, self).__init__()

        self.samples = samples

    def __getitem__(self, ite):

        return self.samples[ite]

    def __len__(self):

        return len(self.samples)

main.py中数据读取部分

train_data = []

with open('raw_data/txt_en.txt', 'r', encoding='utf-8') as fr_en,

															open('raw_data/txt_zh.txt', 'r', encoding='utf-8') as fr_zh:

    for en_, zh_ in zip(fr_en, fr_zh):

        data = tokenizer(en_.strip(), max_length=128, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

        data["labels"] = tokenizer(zh_.strip(), max_length=128, padding=True,

                                   										truncation=True, return_tensors='pt')['input_ids']

        train_data.append(data)

    fr_en.close()

    fr_zh.close()

train_data = CDNDataset(train_data)

dev_data = []

with open('raw_data/test_txt_en.txt', 'r', encoding='utf-8') as fr_en,

												open('raw_data/test_txt_zh.txt', 'r', encoding='utf-8') as fr_zh:

    for en_, zh_ in zip(fr_en, fr_zh):

        data = tokenizer(en_.strip(), max_length=128, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

        data["labels"] = tokenizer(zh_.strip(), max_length=128, padding=True,

                                   								truncation=True, return_tensors='pt')['input_ids']

        dev_data.append(data)

    fr_en.close()

    fr_zh.close()

dev_data = CDNDataset(dev_data)

报错信息：

"Unable to create tensor, you should probably activate truncation and/or padding "

ValueError: Unable to create tensor, you should probably activate truncation and/or padding with 'padding=True' 'truncation=True' to have batched tensors with the same length.

说明：

现将前一个基于torch.utils.data.Dataset加载数据的方式的案例叫作method1，当前抛出异常的案例叫作method2，两者相比：

dataset.py中__getitem__（）的返回类型都是字典，每次也都是返回一个样本
在main.py中：
- method1将所有序列样本存入一个list中，然后对该list进行了一次tokenize，最后在CDNDataset类的__getitem__（）中根据索引ite组合成一个样本的字典格式，并返回
- method2中是先对每个像本序列分别作tokenize，再将各个样本tokenize后得到的字典存入一个list，最后在CDNDataset类的__getitem__（）中根据索引ite返回各个样本对应的字典
所报错误信息说没有进行padding 和 truncation，但事实上我做了，故而不知道是啥问题，望各位大佬不吝赐教。谢过！

巴特西