```shell
$ hub install chinese-bert-wwm==1.0.0
```
<p align="center">
<img src="https://bj.bcebos.com/paddlehub/paddlehub-img/bert_network.png"  hspace='10'/> <br />
</p>

更多详情请参考[BERT论文](https://arxiv.org/abs/1810.04805), [Chinese-BERT-wwm技术报告](https://arxiv.org/abs/1906.08101)

## API
```python
def context(
    trainable=True,
    max_seq_len=128
)
```
用于获取Module的上下文信息，得到输入、输出以及预训练的Paddle Program副本  

**参数**  
```shell
$ hub install chinese-bert-wwm==1.0.0
```
<p align="center">
<img src="https://bj.bcebos.com/paddlehub/paddlehub-img/bert_network.png"  hspace='10'/> <br />
</p>

更多详情请参考[BERT论文](https://arxiv.org/abs/1810.04805), [Chinese-BERT-wwm技术报告](https://arxiv.org/abs/1906.08101)

## API
```python
def context(
    trainable=True,
    max_seq_len=128
)
```
用于获取Module的上下文信息，得到输入、输出以及预训练的Paddle Program副本

**参数**

> trainable：设置为True时，Module中的参数在Fine-tune时也会随之训练，否则保持不变。
> max_seq_len：BERT模型的最大序列长度，若序列长度不足，会通过padding方式补到**max_seq_len**, 若序列长度大于该值，则会以截断方式让序列长度为**max_seq_len**，max_seq_len可取值范围为0～512；

**返回**
> inputs：dict类型，有以下字段：
> >**position_ids**存放输入文本tokenize后各token所在该文本的位置，shape为\[batch_size, max_seq_len\]，int64类型；
> >**segment_ids**存放各token所在文本的标识（token属于文本1或者文本2），shape为\[batch_size, max_seq_len\]，int64类型；
> >**input_mask**存放token是否为padding的标识，shape为\[batch_size, max_seq_len\]，int64类型；
>
> outputs：dict类型，Module的输出特征，有以下字段：
> >**pooled_output**字段存放句子粒度的特征，可用于文本分类等任务，shape为 \[batch_size, 768\]，int64类型；
> >**sequence_output**字段存放字粒度的特征，可用于序列标注等任务，shape为 \[batch_size, seq_len, 768\]，int64类型；
>
> program：包含该Module计算图的Program。



```python
def get_embedding(
    texts,
    use_gpu=False,
    batch_size=1
)
```

用于获取输入文本的句子粒度特征与字粒度特征

**参数**

> texts：输入文本列表，格式为\[\[sample\_a\_text\_a, sample\_a\_text\_b\], \[sample\_b\_text\_a, sample\_b\_text\_b\],…,\]，其中每个元素都是一个样例，每个样例可以包含text\_a与text\_b。
> use_gpu：是否使用gpu，默认为False。对于GPU用户，建议开启use_gpu。

**返回**

> results：list类型，格式为\[\[sample\_a\_pooled\_feature, sample\_a\_seq\_feature\], \[sample\_b\_pooled\_feature, sample\_b\_seq\_feature\],…,\]，其中每个元素都是对应样例的特征输出，每个样例都有句子粒度特征pooled\_feature与字粒度特征seq\_feature。
>

```python
def get_params_layer()
```

用于获取参数层信息，该方法与ULMFiTStrategy联用可以严格按照层数设置分层学习率与逐层解冻。

**参数**

> 无

**返回**

> params_layer：dict类型，key为参数名，值为参数所在层数

**代码示例**

```python
import paddlehub as hub

# Load $ hub install chinese-bert-wwm pretrained model
module = hub.Module(name="chinese-bert-wwm")
inputs, outputs, program = module.context(trainable=True, max_seq_len=128)

# Must feed all the tensor of chinese-bert-wwm's module need
input_ids = inputs["input_ids"]
position_ids = inputs["position_ids"]
segment_ids = inputs["segment_ids"]
input_mask = inputs["input_mask"]

# Use "pooled_output" for sentence-level output.
pooled_output = outputs["pooled_output"]

# Use "sequence_output" for token-level output.
sequence_output = outputs["sequence_output"]

# Use "get_embedding" to get embedding result.
embedding_result = module.get_embedding(texts=[["Sample1_text_a"],["Sample2_text_a","Sample2_text_b"]], use_gpu=True)

# Use "get_params_layer" to get params layer and used to ULMFiTStrategy.
params_layer = module.get_params_layer()
strategy = hub.finetune.strategy.ULMFiTStrategy(frz_params_layer=params_layer, dis_params_layer=params_layer)
```

## 查看代码
https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm


## 贡献者

[ymcui](https://github.com/ymcui)

## 依赖

paddlepaddle >= 1.6.2

paddlehub >= 1.6.0

## 更新历史

* 1.0.0

  初始发布

* 1.0.0

  支持get_embedding与get_params_layer

> trainable：设置为True时，Module中的参数在Fine-tune时也会随之训练，否则保持不变。  
> max_seq_len：BERT模型的最大序列长度，若序列长度不足，会通过padding方式补到**max_seq_len**, 若序列长度大于该值，则会以截断方式让序列长度为**max_seq_len**，max_seq_len可取值范围为0～512；  

**返回**  
> inputs：dict类型，有以下字段：  
> >**position_ids**存放输入文本tokenize后各token所在该文本的位置，shape为\[batch_size, max_seq_len\]，int64类型；
> >**segment_ids**存放各token所在文本的标识（token属于文本1或者文本2），shape为\[batch_size, max_seq_len\]，int64类型；  
> >**input_mask**存放token是否为padding的标识，shape为\[batch_size, max_seq_len\]，int64类型；  
>
> outputs：dict类型，Module的输出特征，有以下字段：  
> >**pooled_output**字段存放句子粒度的特征，可用于文本分类等任务，shape为 \[batch_size, 768\]，int64类型；  
> >**sequence_output**字段存放字粒度的特征，可用于序列标注等任务，shape为 \[batch_size, seq_len, 768\]，int64类型；  
>
> program：包含该Module计算图的Program。  



```python
def get_embedding(
    texts,
    use_gpu=False,
    batch_size=1
)
```

用于获取输入文本的句子粒度特征与字粒度特征

**参数**

> texts：输入文本列表，格式为\[\[sample\_a\_text\_a, sample\_a\_text\_b\], \[sample\_b\_text\_a, sample\_b\_text\_b\],…,\]，其中每个元素都是一个样例，每个样例可以包含text\_a与text\_b。
> use_gpu：是否使用gpu，默认为False。对于GPU用户，建议开启use_gpu。

**返回**

> results：list类型，格式为\[\[sample\_a\_pooled\_feature, sample\_a\_seq\_feature\], \[sample\_b\_pooled\_feature, sample\_b\_seq\_feature\],…,\]，其中每个元素都是对应样例的特征输出，每个样例都有句子粒度特征pooled\_feature与字粒度特征seq\_feature。
>

```python
def get_params_layer()
```

用于获取参数层信息，该方法与ULMFiTStrategy联用可以严格按照层数设置分层学习率与逐层解冻。

**参数**

> 无

**返回**

> params_layer：dict类型，key为参数名，值为参数所在层数

**代码示例**

```python
import paddlehub as hub

# Load $ hub install chinese-bert-wwm pretrained model
module = hub.Module(name="chinese-bert-wwm")
inputs, outputs, program = module.context(trainable=True, max_seq_len=128)

# Must feed all the tensor of chinese-bert-wwm's module need
input_ids = inputs["input_ids"]
position_ids = inputs["position_ids"]
segment_ids = inputs["segment_ids"]
input_mask = inputs["input_mask"]

# Use "pooled_output" for sentence-level output.
pooled_output = outputs["pooled_output"]

# Use "sequence_output" for token-level output.
sequence_output = outputs["sequence_output"]

# Use "get_embedding" to get embedding result.
embedding_result = module.get_embedding(texts=[["Sample1_text_a"],["Sample2_text_a","Sample2_text_b"]], use_gpu=True)

# Use "get_params_layer" to get params layer and used to ULMFiTStrategy.
params_layer = module.get_params_layer()
strategy = hub.finetune.strategy.ULMFiTStrategy(frz_params_layer=params_layer, dis_params_layer=params_layer)
```

## 查看代码
https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm


## 贡献者

[ymcui](https://github.com/ymcui)

## 依赖

paddlepaddle >= 1.6.2

paddlehub >= 1.6.0

## 更新历史

* 1.0.0

  初始发布
