HuggingFace中from_pretrained函数的加载文件
基本文件
文件目录结构
|- bert-base-chinese
|-- 各种checkpoint文件
|- test.py
加载模型
测试代码：如果加载成功，就打印1。
from transformers import AutoModelForMaskedLMmodel = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("./bert-base-chinese")print(1)
加载tokenizer
from transformers import AutoTokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert-base-chinese")print(1)
项目组件
一个完整的transformer模型主要包含三部分：
Config
控制模型的名称、最终输出的样式、隐藏层宽度和深度、激活函数的类别等。
将Config类导出时文件格式为 json格式，就像下面这样：
{"attention_probs_dropout_prob": 0.1,"hidden_act": "gelu","hidden_dropout_prob": 0.1,"hidden_size": 768,"initializer_range": 0.02,"intermediate_size": 3072,"max_position_embeddings": 512,"num_attention_heads": 12,"num_hidden_layers": 12,"type_vocab_size": 2,"vocab_size": 30522
}
当然，也可以通过config.json来实例化Config类，这是一个互逆的过程。
Tokenizer
这是一个将纯文本转换为编码的过程。注意，Tokenizer并不涉及将词转化为词向量的过程，仅仅是将纯文本分词，添加[MASK]标记、[SEP]、[CLS]标记，并转换为字典索引。Tokenizer类导出时将分为三个文件，也就是：
-
vocab.txt
词典文件，每一行为一个词或词的一部分
-
special_tokens_map.json 特殊标记的定义方式
{"unk_token": "[UNK]", "sep_token": "[SEP]", "pad_token": "[PAD]", "cls_token": "[CLS]", "mask_token": "[MASK]"} -
tokenizer_config.json 配置文件，主要存储特殊的配置。
Model
也就是各种各样的模型。除了初始的Bert、GPT等基本模型，针对下游任务，还定义了诸如BertForQuestionAnswering等下游任务模型。模型导出时将生成config.json和pytorch_model.bin参数文件。前者就是1中的配置文件，这和我们的直觉相同，即config和model应该是紧密联系在一起的两个类。后者其实和torch.save()存储得到的文件是相同的，这是因为Model都直接或者间接继承了Pytorch的Module类。从这里可以看出，HuggingFace在实现时很好地尊重了Pytorch的原生API。