我们使用huggingface的from_pretrained()函数加载模型和tokenizer，那么加载这些需要什么文件？
加载模型
测试代码：如果加载成功，就打印1。
from transformers import AutoModelForMaskedLM
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("./bert-base-chinese")
print(1)
文件目录结构：
|- bert-base-chinese
|-- 各种checkpoint文件
|- test.py
如果checkpoint文件只有pytorch_model.bin：
OSError: ./bert-base-chinese does not appear to have a file named config.json. Checkout 'https://huggingface.co/./bert-base-chinese/None' for available files.
那么，如果checkpoint文件有pytorch_model.bin和config.json：
Some weights of the model checkpoint at ./bert-base-chinese were not used when initializing BertForMaskedLM: ['cls.seq_relationship.bias', 'cls.seq_relationship.weight']
- This IS expected if you are initializing BertForMaskedLM from the checkpoint of a model trained on another task or with another architecture (e.g. initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForPreTraining model).
- This IS NOT expected if you are initializing BertForMaskedLM from the checkpoint of a model that you expect to be exactly identical (initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForSequenceClassification model).
1
说明：
- 使用
from_pretrained()函数加载模型需要pytorch_model.bin和config.json文件。
加载tokenizer
测试代码：如果加载成功，就打印1。
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert-base-chinese")
print(1)
文件目录结构：
|- bert-base-chinese
|-- 各种checkpoint文件
|- test.py
如果checkpoint文件只有tokenizer.json：
OSError: ./bert-base-chinese does not appear to have a file named config.json. Checkout 'https://huggingface.co/./bert-base-chinese/None' for available files.
那么，如果checkpoint文件有tokenizer.json和config.json：
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说明：
- 使用
from_pretrained()函数加载模型需要tokenizer.json和config.json文件。但是我们还需要把对应的tokenizer_config.json文件和vocab.txt文件也加进去，因为会在后续使用。
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。