# PaddleHub 多标签分类 本示例将展示如何使用PaddleHub Fine-tune API以及BERT预训练模型在Toxic完成多标签分类任务。 多标签分类是广义的多分类，多分类是将样本精确地分类为两个以上类别之一的单标签问题。 在多标签问题中，样本可以分配给多个类别，没有限制。 如下图所示：


*图片来源于https://mc.ai/building-a-multi-label-text-classifier-using-bert-and-tensorflow/* ## 如何开始Fine-tune 在完成安装PaddlePaddle与PaddleHub后，通过执行脚本`sh run_classifier.sh`即可开始使用BERT对Toxic数据集进行Fine-tune。 其中脚本参数说明如下： ```bash # 模型相关 --batch_size: 批处理大小，请结合显存情况进行调整，若出现显存不足，请适当调低这一参数； --use_gpu: 是否使用GPU进行Fine-Tune，默认为False； --learning_rate: Fine-tune的最大学习率； --weight_decay: 控制正则项力度的参数，用于防止过拟合，默认为0.01； --warmup_proportion: 学习率warmup策略的比例，如果0.1，则学习率会在前10%训练step的过程中从0慢慢增长到learning_rate, 而后再缓慢衰减，默认为0； --num_epoch: Fine-tune迭代的轮数； --max_seq_len: ERNIE/BERT模型使用的最大序列长度，最大不能超过512, 若出现显存不足，请适当调低这一参数； # 任务相关 --checkpoint_dir: 模型保存路径，PaddleHub会自动保存验证集上表现最好的模型； ``` ## 代码步骤 使用PaddleHub Fine-tune API进行Fine-tune可以分为4个步骤： ### Step1: 加载预训练模型 ```python module = hub.Module(name="ernie_v2_eng_base") inputs, outputs, program = module.context(trainable=True, max_seq_len=128) ``` 其中最大序列长度`max_seq_len`是可以调整的参数，建议值128，根据任务文本长度不同可以调整该值，但最大不超过512。 PaddleHub还提供BERT等模型可供选择, 模型对应的加载示例如下： 模型名 | PaddleHub Module ---------------------------------- | :------: ERNIE, Chinese | `hub.Module(name='ernie')` ERNIE tiny, Chinese | `hub.Module(name='ernie_tiny')` ERNIE 2.0 Base, English | `hub.Module(name='ernie_v2_eng_base')` ERNIE 2.0 Large, English | `hub.Module(name='ernie_v2_eng_large')` BERT-Base, Uncased | `hub.Module(name='bert_uncased_L-12_H-768_A-12')` BERT-Large, Uncased | `hub.Module(name='bert_uncased_L-24_H-1024_A-16')` BERT-Base, Cased | `hub.Module(name='bert_cased_L-12_H-768_A-12')` BERT-Large, Cased | `hub.Module(name='bert_cased_L-24_H-1024_A-16')` BERT-Base, Multilingual Cased | `hub.Module(nane='bert_multi_cased_L-12_H-768_A-12')` BERT-Base, Chinese | `hub.Module(name='bert_chinese_L-12_H-768_A-12')` BERT-wwm, Chinese | `hub.Module(name='bert_wwm_chinese_L-12_H-768_A-12')` BERT-wwm-ext, Chinese | `hub.Module(name='bert_wwm_ext_chinese_L-12_H-768_A-12')` RoBERTa-wwm-ext, Chinese | `hub.Module(name='roberta_wwm_ext_chinese_L-12_H-768_A-12')` RoBERTa-wwm-ext-large, Chinese | `hub.Module(name='roberta_wwm_ext_chinese_L-24_H-1024_A-16')` 更多模型请参考[PaddleHub官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/hub)。 ### Step2: 准备数据集并使用MultiLabelClassifyReader读取数据 ```python dataset = hub.dataset.Toxic() reader = hub.reader.MultiLabelClassifyReader( dataset=dataset, vocab_path=module.get_vocab_path(), max_seq_len=128) ``` 其中数据集的准备代码可以参考[toxic.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/paddlehub/dataset/toxic.py)。 `hub.dataset.Toxic()` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录； `module.get_vocab_path()` 会返回预训练模型对应的词表； `max_seq_len` 需要与Step1中context接口传入的序列长度保持一致； MultiLabelClassifyReader中的`data_generator`会自动按照模型对应词表对数据进行tokenize，以迭代器的方式返回BERT所需要的Tensor格式，包括`input_ids`，`position_ids`，`segment_id`与序列对应的mask `input_mask`； **NOTE**: Reader返回tensor的顺序是固定的，默认按照input_ids, position_ids, segment_id, input_mask这一顺序返回。 #### 自定义数据集 如果想加载自定义数据集完成迁移学习，详细参见[自定义数据集](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E9%80%82%E9%85%8D%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%AE%8C%E6%88%90\)。 ### Step3：选择优化策略和运行配置 ```python strategy = hub.AdamWeightDecayStrategy( learning_rate=5e-5, weight_decay=0.01, warmup_proportion=0.0, lr_scheduler="linear_decay", ) config = hub.RunConfig(use_cuda=True, use_data_parallel=True, use_pyreader=True, num_epoch=3, batch_size=32, strategy=strategy) ``` #### 优化策略 针对ERNIE与BERT类任务，PaddleHub封装了适合这一任务的迁移学习优化策略`AdamWeightDecayStrategy` * `learning_rate`: Fine-tune过程中的最大学习率； * `weight_decay`: 模型的正则项参数，默认0.01，如果模型有过拟合倾向，可适当调高这一参数； * `warmup_proportion`: 如果warmup_proportion>0, 例如0.1, 则学习率会在前10%的steps中线性增长至最高值learning_rate； * `lr_scheduler`: 有两种策略可选(1) `linear_decay`策略学习率会在最高点后以线性方式衰减; `noam_decay`策略学习率会在最高点以多项式形式衰减； PaddleHub提供了许多优化策略，如`AdamWeightDecayStrategy`、`ULMFiTStrategy`、`DefaultFinetuneStrategy`等，详细信息参见[策略](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub-API:-Strategy)。 #### 运行配置 `RunConfig` 主要控制Fine-tune的训练，包含以下可控制的参数: * `log_interval`: 进度日志打印间隔，默认每10个step打印一次； * `eval_interval`: 模型评估的间隔，默认每100个step评估一次验证集； * `save_ckpt_interval`: 模型保存间隔，请根据任务大小配置，默认只保存验证集效果最好的模型和训练结束的模型； * `use_cuda`: 是否使用GPU训练，默认为False； * use_pyreader: 是否使用pyreader，默认False； * use_data_parallel: 是否使用并行计算，默认False。打开该功能依赖nccl库； * `checkpoint_dir`: 模型checkpoint保存路径, 若用户没有指定，程序会自动生成； * `num_epoch`: Fine-tune的轮数； * `batch_size`: 训练的批大小，如果使用GPU，请根据实际情况调整batch_size； * `enable_memory_optim`: 是否使用内存优化， 默认为True； * `strategy`: Fine-tune优化策略； ### Step4: 构建网络并创建分类迁移任务进行Fine-tune ```python pooled_output = outputs["pooled_output"] # feed_list的Tensor顺序不可以调整 feed_list = [ inputs["input_ids"].name, inputs["position_ids"].name, inputs["segment_ids"].name, inputs["input_mask"].name, ] cls_task = hub.MultiLabelClassifierTask( data_reader=reader, feature=pooled_output, feed_list=feed_list, num_classes=dataset.num_labels, config=config) cls_task.finetune_and_eval() ``` **NOTE:** 1. `outputs["pooled_output"]`返回了ERNIE/BERT模型对应的[CLS]向量,可以用于句子或句对的特征表达。 2. `feed_list`中的inputs参数指名了ERNIE/BERT中的输入tensor的顺序，与MultiLabelClassifierTask返回的结果一致。 3. `hub.MultiLabelClassifierTask`通过输入特征，label与迁移的类别数，可以生成适用于多标签分类的迁移任务`MultiLabelClassifierTask`。 #### 自定义迁移任务 如果想改变迁移任务组网，详细参见[自定义迁移任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub:-%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89Task)。 ## 可视化 Fine-tune API训练过程中会自动对关键训练指标进行打点，启动程序后执行下面命令。 ```bash $ tensorboard --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM} ``` 其中${HOST_IP}为本机IP地址，${PORT_NUM}为可用端口号，如本机IP地址为192.168.0.1，端口号8040，用浏览器打开192.168.0.1:8040，即可看到训练过程中指标的变化情况。 ## 模型预测 通过Fine-tune完成模型训练后，在对应的ckpt目录下，会自动保存验证集上效果最好的模型。 配置脚本参数： ```shell CKPT_DIR="./ckpt_toxic" python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR --max_seq_len 128 ``` 其中CKPT_DIR为Fine-tune API保存最佳模型的路径, max_seq_len是ERNIE模型的最大序列长度，*请与训练时配置的参数保持一致*。 参数配置正确后，请执行脚本`sh run_predict.sh`，即可看到以下文本分类预测结果, 以及最终准确率。 如需了解更多预测步骤，请参考`predict.py` 我们在AI Studio上提供了IPython NoteBook形式的demo，您可以直接在平台上在线体验，链接如下： |预训练模型|任务类型|数据集|AIStudio链接|备注| |-|-|-|-|-| |ResNet|图像分类|猫狗数据集DogCat|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/147010)|| |ERNIE|文本分类|中文情感分类数据集ChnSentiCorp|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/147006)|| |ERNIE|文本分类|中文新闻分类数据集THUNEWS|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/221999)|本教程讲述了如何将自定义数据集加载，并利用Fine-tune API完成文本分类迁移学习。| |ERNIE|序列标注|中文序列标注数据集MSRA_NER|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/147009)|| |ERNIE|序列标注|中文快递单数据集Express|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/184200)|本教程讲述了如何将自定义数据集加载，并利用Fine-tune API完成序列标注迁移学习。| |ERNIE Tiny|文本分类|中文情感分类数据集ChnSentiCorp|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/186443)|| |Senta|文本分类|中文情感分类数据集ChnSentiCorp|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/216846)|本教程讲述了任何利用Senta和Fine-tune API完成情感分类迁移学习。| |Senta|情感分析预测|N/A|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/215814)|| |LAC|词法分析|N/A|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/215711)|| |Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB|人脸检测|N/A|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/215962)|| ## 超参优化AutoDL Finetuner PaddleHub还提供了超参优化（Hyperparameter Tuning）功能， 自动搜索最优模型超参得到更好的模型效果。详细信息参见[AutoDL Finetuner超参优化功能教程](../../tutorial/autofinetune.md)。