基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配

1. 背景介绍

文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本，让模型来判断两段文本是不是语义相似。

在本案例中以权威的语义匹配数据集 LCQMC 为例，LCQMC 数据集是基于百度知道相似问题推荐构造的通问句语义匹配数据集。训练集中的每两段文本都会被标记为 1（语义相似） 或者 0（语义不相似）。更多数据集可访问千言获取哦。

例如百度知道场景下，用户搜索一个问题，模型会计算这个问题与候选问题是否语义相似，语义匹配模型会找出与问题语义相似的候选问题返回给用户，加快用户提问-获取答案的效率。例如，当某用户在搜索引擎中搜索 “深度学习的教材有哪些？”，模型就自动找到了一些语义相似的问题展现给用户:

2.快速实践

介绍如何准备数据，基于 ERNIE-Gram 模型搭建匹配网络，然后快速进行语义匹配模型的训练、评估和预测。

2.1 数据加载

为了训练匹配模型，一般需要准备三个数据集：训练集 train.tsv、验证集dev.tsv、测试集test.tsv。此案例我们使用 PaddleNLP 内置的语义数据集 LCQMC 来进行训练、评估、预测。

训练集: 用来训练模型参数的数据集，模型直接根据训练集来调整自身参数以获得更好的分类效果。

验证集: 用于在训练过程中检验模型的状态，收敛情况。验证集通常用于调整超参数，根据几组模型验证集上的表现，决定采用哪组超参数。

测试集: 用来计算模型的各项评估指标，验证模型泛化能力。

LCQMC 数据集是公开的语义匹配权威数据集。PaddleNLP 已经内置该数据集，一键即可加载。

AI Studio平台默认安装了Paddle和PaddleNLP，并定期更新版本。 如需手动更新Paddle，可参考飞桨安装说明，安装相应环境下最新版飞桨框架。

使用如下命令确保安装最新版PaddleNLP：

!pip install --upgrade paddlenlp
import paddlenlp
paddlenlp.__version__

'2.4.2'

一键加载 Lcqmc 的训练集、验证集

import time
import os
import numpy as np

import paddle
import paddle.nn.functional as F
from paddlenlp.datasets import load_dataset

# 一键加载 Lcqmc 的训练集、验证集
train_ds, dev_ds = load_dataset("lcqmc", splits=["train", "dev"])

# 输出训练集的前 10 条样本 -- 数据集的构造方式
for idx, example in enumerate(train_ds):
    if idx <= 10:
        print(example)

{'query': '喜欢打篮球的男生喜欢什么样的女生', 'title': '爱打篮球的男生喜欢什么样的女生', 'label': 1}
{'query': '我手机丢了，我想换个手机', 'title': '我想买个新手机，求推荐', 'label': 1}
{'query': '大家觉得她好看吗', 'title': '大家觉得跑男好看吗？', 'label': 0}
{'query': '求秋色之空漫画全集', 'title': '求秋色之空全集漫画', 'label': 1}
{'query': '晚上睡觉带着耳机听音乐有什么害处吗？', 'title': '孕妇可以戴耳机听音乐吗?', 'label': 0}
{'query': '学日语软件手机上的', 'title': '手机学日语的软件', 'label': 1}
{'query': '打印机和电脑怎样连接，该如何设置', 'title': '如何把带无线的电脑连接到打印机上', 'label': 0}
{'query': '侠盗飞车罪恶都市怎样改车', 'title': '侠盗飞车罪恶都市怎么改车', 'label': 1}
{'query': '什么花一年四季都开', 'title': '什么花一年四季都是开的', 'label': 1}
{'query': '看图猜一电影名', 'title': '看图猜电影！', 'label': 1}
{'query': '这上面写的是什么？', 'title': '胃上面是什么', 'label': 0}

2.2 数据预处理

数据处理使用CPU，不是GPU

通过 PaddleNLP 加载进来的 LCQMC 数据集是原始的明文数据集，这部分我们来实现组 batch、tokenize 等预处理逻辑，将原始明文数据转换成网络训练的输入数据。
定义样本转换函数

# 因为是基于预训练模型 ERNIE-Gram 来进行，所以需要首先加载 ERNIE-Gram 的 tokenizer，
# 后续样本转换函数基于 tokenizer 对文本进行切分

tokenizer = paddlenlp.transformers.ErnieGramTokenizer.from_pretrained('ernie-gram-zh')

https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/ernie_gram_zh/vocab.txt

aistudio@jupyter-2631487-6327315:~$ cd /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-gram-zh/
aistudio@jupyter-2631487-6327315:~/.paddlenlp/models/ernie-gram-zh$ ls
special_tokens_map.json  tokenizer_config.json  vocab.txt
aistudio@jupyter-2631487-6327315:~/.paddlenlp/models/ernie-gram-zh$ head -200 vocab.txt
[PAD]
[CLS]
[SEP]
[MASK]
，
的
、
一
人
有
是
在
中
为

不管是两句话还是一句话文本，都需要在前面加上 [CLS] 特殊符号，如果是两句话，会在中间加上 [SEP]，尾巴上可加可不加[SEP]
接下来做 Embedding 查找，如果my ID=1，去查 Token Embedding 的词向量。
同时多了一个 Segment Embeddings，当是两句话时，会有 \(E_a 、E_b\) ，让模型学到这是两句话
Position Embeddings，位置距离是学不到的，所以需要给词做个编码，从 0 ~ 512

将Token Embedding、Segment Embedding、Position Embedding 三个信息进行相加，就可以拿到 Token 输完，通过ID进行查找，最后的 Embedding 的值，这个 Embedding 值就可以扔到后面的 BERT 模型中。

# 将 1 条明文数据的 query、title 拼接起来，根据预训练模型的 tokenizer 将明文转换为 ID 数据
# 返回 input_ids 和 token_type_ids

def convert_example(example, tokenizer, max_seq_length=512, is_test=False):

    query, title = example["query"], example["title"]

    # max_seq_length 序列截断的最大长度
	# 得到编码的最后结果
    encoded_inputs = tokenizer(text=query, text_pair=title, max_seq_len=max_seq_length)

    input_ids = encoded_inputs["input_ids"]           # Token Id
    token_type_ids = encoded_inputs["token_type_ids"] # Segment Id

    if not is_test:
        label = np.array([example["label"]], dtype="int64")
        return input_ids, token_type_ids, label
    # 在预测或者评估阶段，不返回 label 字段
    else:
        return input_ids, token_type_ids

# 对训练集的第 1 条数据进行转换
# train_ds[0] => {'query': '喜欢打篮球的男生喜欢什么样的女生', 'title': '爱打篮球的男生喜欢什么样的女生', 'label': 1}
input_ids, token_type_ids, label = convert_example(train_ds[0], tokenizer)

# 1 => CLS，692 => 喜，881 => 欢 ...  vocab.txt 中的位置  https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/ernie_gram_zh/vocab.txt
print(input_ids)
[1, 692, 811, 445, 2001, 497, 5, 654, 21, 692, 811, 614, 356, 314, 5, 291, 21, 2, 329, 445, 2001, 497, 5, 654, 21, 692, 811, 614, 356, 314, 5, 291, 21, 2]

# 0 => 第1句话、1 => 第2句话
print(token_type_ids)
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

# 1 => 匹配 0 => 不匹配
print(label)
[1]

# 为了后续方便使用，我们使用python偏函数（partial）给 convert_example 赋予一些默认参数
from functools import partial

# 训练集和验证集的样本转换函数
trans_func = partial(
    convert_example,      # 一个 batch， 一个 batch 的传
    tokenizer=tokenizer,  # 固定的
    max_seq_length=512)   # 固定的

组装 Batch 数据 & Padding

上一小节，我们完成了对单条样本的转换，本节我们需要将样本组合成 Batch 数据，对于不等长的数据还需要进行 Padding 操作，便于 GPU 训练。

PaddleNLP 提供了许多关于 NLP 任务中构建有效的数据 pipeline 的常用 API

更多数据处理操作详见： https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/data_prepare/data_preprocess.html

from paddlenlp.data import Stack, Pad, Tuple
a = [1, 2, 3, 4]
b = [3, 4, 5, 6]
c = [5, 6, 7, 8]
result = Stack()([a, b, c])
print("Stacked Data: \n", result)
print()


a = [1, 2, 3, 4]
b = [5, 6, 7]
c = [8, 9]
result = Pad(pad_val=0)([a, b, c]) # 缺的用 0 补充
print("Padded Data: \n", result)
print()

data = [
        [[1, 2, 3, 4], [1]],
        [[5, 6, 7], [0]],
        [[8, 9], [1]],
       ]
batchify_fn = Tuple(Pad(pad_val=0), Stack())
ids, labels = batchify_fn(data)
print("ids: \n", ids)
print()
print("labels: \n", labels)
print()

Stacked Data:
 [[1 2 3 4]
 [3 4 5 6]
 [5 6 7 8]]

Padded Data:
 [[1 2 3 4]
 [5 6 7 0]
 [8 9 0 0]]

ids:
 [[1 2 3 4]
 [5 6 7 0]
 [8 9 0 0]]

labels:
 [[1]
 [0]
 [1]]

# 我们的训练数据会返回 input_ids, token_type_ids, labels 3 个字段
# 因此针对这 3 个字段需要分别定义 3 个组 batch 操作
batchify_fn = lambda samples, fn=Tuple(
    Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_id),       # input_ids
    Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_type_id),  # token_type_ids
    Stack(dtype="int64")                               # label
): [data for data in fn(samples)]

定义 Dataloader

下面我们基于组 batchify_fn 函数和样本转换函数 trans_func 来构造训练集的 DataLoader, 支持多卡训练

# 定义分布式 Sampler: 自动对训练数据进行切分，支持多卡并行训练
# 打乱数据，一般设成 ture，打乱让数据更均衡些
batch_sampler = paddle.io.DistributedBatchSampler(train_ds, batch_size=32, shuffle=True)

# 基于 train_ds 定义 train_data_loader
# 因为我们使用了分布式的 DistributedBatchSampler, train_data_loader 会自动对训练数据进行切分
train_data_loader = paddle.io.DataLoader(
        dataset=train_ds.map(trans_func),  # 传数据
        batch_sampler=batch_sampler,       # 支持分布式采集方式
        collate_fn=batchify_fn,            # 构建 batchify_fn
        return_list=True)                  # 没什么特殊用处，默认就好

# 针对验证集数据加载，我们使用单卡进行评估，所以采用 paddle.io.BatchSampler 即可
# 定义 dev_data_loader
batch_sampler = paddle.io.BatchSampler(dev_ds, batch_size=32, shuffle=False)
dev_data_loader = paddle.io.DataLoader(
        dataset=dev_ds.map(trans_func),
        batch_sampler=batch_sampler,
        collate_fn=batchify_fn,
        return_list=True)

2.3 模型搭建

自从 2018 年 10 月以来，NLP 个领域的任务都通过 Pretrain + Finetune 的模式相比传统 DNN 方法在效果上取得了显著的提升，本节我们以百度开源的预训练模型 ERNIE-Gram 为基础模型，在此之上构建 Point-wise 语义匹配网络。

首先我们来定义网络结构:

蓝色区域理解成调用 ERNIE-Gram 模型
单搭：只有一个模型（蓝背景），两句话扔到一个模型里面
双搭：两个模型（蓝背景），第一个模型输入第一句话，第二个模型输入第二句话

[CLS] + Sentence1 + Sentence2 <= 512 句子太长，把不太重要的词截掉

可以将句子拆分得到多个 CLS，再将它们进行一次操作（相加平均等）
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLP/tree/develop/docs/model_zoo

import paddle.nn as nn

# 我们基于 ERNIE-Gram 模型结构搭建 Point-wise 语义匹配网络
# 所以此处先定义 ERNIE-Gram 的 pretrained_model
pretrained_model = paddlenlp.transformers.ErnieGramModel.from_pretrained('ernie-gram-zh')
#pretrained_model = paddlenlp.transformers.ErnieModel.from_pretrained('ernie-1.0')


class PointwiseMatching(nn.Layer):

    # 此处的 pretained_model 在本例中会被 ERNIE-Gram 预训练模型初始化
    def __init__(self, pretrained_model, dropout=None):
        super().__init__()
        self.ptm = pretrained_model
        self.dropout = nn.Dropout(dropout if dropout is not None else 0.1)

        # 语义匹配任务: 相似、不相似 2 分类任务 , 分类器（输入 768维向量， 输出 2分类）
        self.classifier = nn.Linear(self.ptm.config["hidden_size"], 2)

    # 开始搭模型，如上图
    def forward(self,
                input_ids,
                token_type_ids=None,
                position_ids=None,
                attention_mask=None):

        # 此处的 Input_ids 由两条文本的 token ids 拼接而成
        # token_type_ids 表示两段文本的类型编码
        # 返回的 cls_embedding 就表示这两段文本经过模型的计算之后而得到的语义表示向量
		# position_ids 这边没有用
		# attention_mask 默认传None 不用深究，decode 的时候会用到，后面做文本生成的时候需要理解
        _, cls_embedding = self.ptm(input_ids, token_type_ids, position_ids,
                                    attention_mask)
        # _, 第一个输出，没有用，是整个序列的输出 512个词的token输出，512个768维向量
		# cls_embedding 第二个输出
        cls_embedding = self.dropout(cls_embedding)

        # 基于文本对的语义表示向量进行 2 分类任务，分类器
        logits = self.classifier(cls_embedding)
        probs = F.softmax(logits)

        return probs

# 定义 Point-wise 语义匹配网络
model = PointwiseMatching(pretrained_model)

output

[2023-06-05 15:14:29,980] [    INFO] - Downloading https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/ernie_gram_zh/ernie_gram_zh.pdparams and saved to /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-gram-zh
[2023-06-05 15:14:29,983] [    INFO] - Downloading ernie_gram_zh.pdparams from https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/ernie_gram_zh/ernie_gram_zh.pdparams
 20%|██        | 117M/570M [00:10<00:29, 16.3MB/s]

2.4 模型训练 & 评估

# 调一个线性衰减，慢慢加热再衰减
from paddlenlp.transformers import LinearDecayWithWarmup

epochs = 3
num_training_steps = len(train_data_loader) * epochs

# 定义 learning_rate_scheduler，负责在训练过程中对 lr 进行调度
lr_scheduler = LinearDecayWithWarmup(5E-5, num_training_steps, 0.0)

# Generate parameter names needed to perform weight decay.
# All bias and LayerNorm parameters are excluded.
decay_params = [
    p.name for n, p in model.named_parameters()
    if not any(nd in n for nd in ["bias", "norm"]) # 除了这两个参数，其它的都需要做衰减
]

# 定义 Optimizer
optimizer = paddle.optimizer.AdamW(
    learning_rate=lr_scheduler,
    parameters=model.parameters(),
    weight_decay=0.0,  # 比例可以自己设置
    apply_decay_param_fun=lambda x: x in decay_params)

# 采用交叉熵 损失函数
criterion = paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss()

# 评估的时候采用准确率指标
metric = paddle.metric.Accuracy()

# 因为训练过程中同时要在验证集进行模型评估，因此我们先定义评估函数

@paddle.no_grad()
def evaluate(model, criterion, metric, data_loader, phase="dev"):
    model.eval()
    metric.reset()
    losses = []
    for batch in data_loader:
        input_ids, token_type_ids, labels = batch
        probs = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids)
        loss = criterion(probs, labels)
        losses.append(loss.numpy())
        correct = metric.compute(probs, labels)
        metric.update(correct)
        accu = metric.accumulate()
    print("eval {} loss: {:.5}, accu: {:.5}".format(phase,
                                                    np.mean(losses), accu))
    model.train()
    metric.reset()

通过GPU跑训练模型，CPU基本看不到动的。

# 接下来，开始正式训练模型，训练时间较长，可注释掉这部分

global_step = 0
tic_train = time.time()

# 一个 epoch 保存一次训练文件
for epoch in range(1, epochs + 1):
    for step, batch in enumerate(train_data_loader, start=1):

        input_ids, token_type_ids, labels = batch
        probs = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids)
        loss = criterion(probs, labels)
        correct = metric.compute(probs, labels)
        metric.update(correct)
        acc = metric.accumulate()

        global_step += 1

        # 每间隔 10 step 输出训练指标，比如10个 batch size = 32, 320 个数据扔完后就要打个日志看一下
		# 过密的打日志会影响训练的速度，
        if global_step % 10 == 0:
            print(
                "global step %d, epoch: %d, batch: %d, loss: %.5f, accu: %.5f, speed: %.2f step/s"
                % (global_step, epoch, step, loss, acc,
                    10 / (time.time() - tic_train)))
            tic_train = time.time()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        lr_scheduler.step()
        optimizer.clear_grad()

        # 每间隔 100 step 在验证集和测试集上进行评估
		# 打印日志的 10 倍，做一次验证，3200条数据后做一次验证
		# 验证的目的，判断这个模型是否收敛，过拟合，等表征
        if global_step % 100 == 0:
            evaluate(model, criterion, metric, dev_data_loader, "dev")

# 训练结束后，存储模型参数，一次全量跑完（一个 epoch） 保存一次训练文件
# 文件保存太频繁，数据很大，aistudio 保存文件太多，是不支持生成版本的。
save_dir = os.path.join("checkpoint", "model_%d" % global_step)
os.makedirs(save_dir) # log 文件

save_param_path = os.path.join(save_dir, 'model_state.pdparams')
paddle.save(model.state_dict(), save_param_path)
tokenizer.save_pretrained(save_dir)

通过GPU跑训练模型，CPU基本看不到动的。
模型训练过程中会输出如下日志:

global step 5310, epoch: 3, batch: 1578, loss: 0.31671, accu: 0.95000, speed: 0.63 step/s
global step 5320, epoch: 3, batch: 1588, loss: 0.36240, accu: 0.94063, speed: 6.98 step/s
global step 5330, epoch: 3, batch: 1598, loss: 0.41451, accu: 0.93854, speed: 7.40 step/s
global step 5340, epoch: 3, batch: 1608, loss: 0.31327, accu: 0.94063, speed: 7.01 step/s
global step 5350, epoch: 3, batch: 1618, loss: 0.40664, accu: 0.93563, speed: 7.83 step/s
global step 5360, epoch: 3, batch: 1628, loss: 0.33064, accu: 0.93958, speed: 7.34 step/s
global step 5370, epoch: 3, batch: 1638, loss: 0.38411, accu: 0.93795, speed: 7.72 step/s
global step 5380, epoch: 3, batch: 1648, loss: 0.35376, accu: 0.93906, speed: 7.92 step/s
global step 5390, epoch: 3, batch: 1658, loss: 0.39706, accu: 0.93924, speed: 7.47 step/s
global step 5400, epoch: 3, batch: 1668, loss: 0.41198, accu: 0.93781, speed: 7.41 step/s
eval dev loss: 0.4177, accu: 0.89082
global step 5410, epoch: 3, batch: 1678, loss: 0.34453, accu: 0.93125, speed: 0.63 step/s
global step 5420, epoch: 3, batch: 1688, loss: 0.34569, accu: 0.93906, speed: 7.75 step/s
global step 5430, epoch: 3, batch: 1698, loss: 0.39160, accu: 0.92917, speed: 7.54 step/s
global step 5440, epoch: 3, batch: 1708, loss: 0.46002, accu: 0.93125, speed: 7.05 step/s
global step 5450, epoch: 3, batch: 1718, loss: 0.32302, accu: 0.93188, speed: 7.14 step/s
global step 5460, epoch: 3, batch: 1728, loss: 0.40802, accu: 0.93281, speed: 7.22 step/s
global step 5470, epoch: 3, batch: 1738, loss: 0.34607, accu: 0.93348, speed: 7.44 step/s
global step 5480, epoch: 3, batch: 1748, loss: 0.34709, accu: 0.93398, speed: 7.38 step/s
global step 5490, epoch: 3, batch: 1758, loss: 0.31814, accu: 0.93437, speed: 7.39 step/s
global step 5500, epoch: 3, batch: 1768, loss: 0.42689, accu: 0.93125, speed: 7.74 step/s
eval dev loss: 0.41789, accu: 0.88968

基于默认参数配置进行单卡训练大概要持续 4 个小时左右，会训练完成 3 个 Epoch, 模型最终的收敛指标结果如下:

可以看到: 我们基于 PaddleNLP ，利用 ERNIE-Gram 预训练模型使用非常简洁的代码，就在权威语义匹配数据集上取得了很不错的效果.

可以看下 GPU，如果占有用低的话，可以将 batch size 调大点，不然空着浪费

2.5 模型预测

接下来我们使用已经训练好的语义匹配模型对一些预测数据进行预测。待预测数据为每行都是文本对的 tsv 文件，我们使用 Lcqmc 数据集的测试集作为我们的预测数据，进行预测并提交预测结果到 千言文本相似度竞赛

下载我们已经训练好的语义匹配模型, 并解压

# 下载我们基于 Lcqmc 事先训练好的语义匹配模型并解压
! wget https://paddlenlp.bj.bcebos.com/models/text_matching/ernie_gram_zh_pointwise_matching_model.tar
! tar -xvf ernie_gram_zh_pointwise_matching_model.tar

--2023-06-05 16:48:43--  https://paddlenlp.bj.bcebos.com/models/text_matching/ernie_gram_zh_pointwise_matching_model.tar
Resolving paddlenlp.bj.bcebos.com (paddlenlp.bj.bcebos.com)... 182.61.200.195, 182.61.200.229, 2409:8c04:1001:1002:0:ff:b001:368a
Connecting to paddlenlp.bj.bcebos.com (paddlenlp.bj.bcebos.com)|182.61.200.195|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 399636480 (381M) [application/x-tar]
Saving to: ‘ernie_gram_zh_pointwise_matching_model.tar’

ernie_gram_zh_point 100%[===================>] 381.12M  39.7MB/s    in 14s     

2023-06-05 16:48:57 (27.3 MB/s) - ‘ernie_gram_zh_pointwise_matching_model.tar’ saved [399636480/399636480]

model_20000/
model_20000/vocab.txt
model_20000/tokenizer_config.json
model_20000/model_state.pdparams

# 测试数据由 2 列文本构成 tab 分隔
# Lcqmc 默认下载到如下路径
! head -n3 "${HOME}/.paddlenlp/datasets/LCQMC/lcqmc/lcqmc/test.tsv"

谁有狂三这张高清的        这张高清图，谁有
英雄联盟什么英雄最好      英雄联盟最好英雄是什么
这是什么意思，被蹭网吗    我也是醉了，这是什么意思

定义预测函数

def predict(model, data_loader):

    batch_probs = []

    # 预测阶段打开 eval 模式，模型中的 dropout 等操作会关掉
    model.eval()

    with paddle.no_grad():
        for batch_data in data_loader:
            input_ids, token_type_ids = batch_data
            input_ids = paddle.to_tensor(input_ids)
            token_type_ids = paddle.to_tensor(token_type_ids)

            # 获取每个样本的预测概率: [batch_size, 2] 的矩阵
            batch_prob = model(
                input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids).numpy()

            batch_probs.append(batch_prob)
        batch_probs = np.concatenate(batch_probs, axis=0)

        return batch_probs

定义预测数据的 data_loader

# 预测数据的转换函数
# predict 数据没有 label, 因此 convert_exmaple 的 is_test 参数设为 True
trans_func = partial(
    convert_example,
    tokenizer=tokenizer,
    max_seq_length=512,
    is_test=True)

# 预测数据的组 batch 操作
# predict 数据只返回 input_ids 和 token_type_ids，因此只需要 2 个 Pad 对象作为 batchify_fn
batchify_fn = lambda samples, fn=Tuple(
    Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_id),  # input_ids
    Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_type_id),  # segment_ids
): [data for data in fn(samples)]

# 加载预测数据
test_ds = load_dataset("lcqmc", splits=["test"])

batch_sampler = paddle.io.BatchSampler(test_ds, batch_size=32, shuffle=False)

# 生成预测数据 data_loader
predict_data_loader =paddle.io.DataLoader(
        dataset=test_ds.map(trans_func),
        batch_sampler=batch_sampler,
        collate_fn=batchify_fn,
        return_list=True)

定义预测模型

pretrained_model = paddlenlp.transformers.ErnieGramModel.from_pretrained('ernie-gram-zh')

model = PointwiseMatching(pretrained_model)

[2023-06-05 16:52:00,876] [    INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-gram-zh/ernie_gram_zh.pdparams

加载已训练好的模型参数

# 刚才下载的模型解压之后存储路径为 ./ernie_gram_zh_pointwise_matching_model/model_state.pdparams
state_dict = paddle.load("./ernie_gram_zh_pointwise_matching_model/model_state.pdparams")

# 刚才下载的模型解压之后存储路径为 ./pointwise_matching_model/ernie1.0_base_pointwise_matching.pdparams
# state_dict = paddle.load("pointwise_matching_model/ernie1.0_base_pointwise_matching.pdparams")
model.set_dict(state_dict)

开始预测

for idx, batch in enumerate(predict_data_loader):
    if idx < 1:
        print(batch)

[Tensor(shape=[32, 38], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
       [[1   , 1022, 9   , ..., 0   , 0   , 0   ],
        [1   , 514 , 904 , ..., 0   , 0   , 0   ],
        [1   , 47  , 10  , ..., 0   , 0   , 0   ],
        ...,
        [1   , 733 , 404 , ..., 0   , 0   , 0   ],
        [1   , 134 , 170 , ..., 0   , 0   , 0   ],
        [1   , 379 , 3122, ..., 0   , 0   , 0   ]]), Tensor(shape=[32, 38], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
       [[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        ...,
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]])]

GPU 会快很多

# 执行预测函数
y_probs = predict(model, predict_data_loader)

# 根据预测概率获取预测 label
y_preds = np.argmax(y_probs, axis=1)

运行时长: 13分钟33秒504毫秒 结束时间: 2023-06-05 17:11:35

输出预测结果

# 我们按照千言文本相似度竞赛的提交格式将预测结果存储在 lcqmc.tsv 中，用来后续提交
# 同时将预测结果输出到终端，便于大家直观感受模型预测效果

test_ds = load_dataset("lcqmc", splits=["test"])

with open("lcqmc.tsv", 'w', encoding="utf-8") as f:
    f.write("index\tprediction\n")
    for idx, y_pred in enumerate(y_preds):
        f.write("{}\t{}\n".format(idx, y_pred))
        text_pair = test_ds[idx]
        text_pair["label"] = y_pred
        print(text_pair)

{'query': '谁有狂三这张高清的', 'title': '这张高清图，谁有', 'label': 1}
{'query': '英雄联盟什么英雄最好', 'title': '英雄联盟最好英雄是什么', 'label': 1}
{'query': '这是什么意思，被蹭网吗', 'title': '我也是醉了，这是什么意思', 'label': 1}
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# 打包预测结果
!zip submit.zip lcqmc.tsv paws-x.tsv bq_corpus.tsv

原文：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6327315?forkThirdPart=1
https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24177?sharedLesson=1455659&sharedType=2&sharedUserId=2631487&ts=1685955540221