从11月初开始，google-research就陆续开源了BERT的各个版本。google此次开源的BERT是通过tensorflow高级API—— tf.estimator进行封装(wrapper)的。因此对于不同数据集的适配，只需要修改代码中的processor部分，就能进行代码的训练、交叉验证和测试。

在自己的数据集上运行 BERT

BERT的代码同论文里描述的一致，主要分为两个部分。一个是训练语言模型（language model）的预训练（pretrain）部分。另一个是训练具体任务(task)的fine-tune部分。在开源的代码中，预训练的入口是在run_pretraining.py而fine-tune的入口针对不同的任务分别在run_classifier.py和run_squad.py。其中run_classifier.py适用的任务为分类任务。如CoLA、MRPC、MultiNLI这些数据集。而run_squad.py适用的是阅读理解(MRC)任务，如squad2.0和squad1.1。

预训练是BERT很重要的一个部分，与此同时，预训练需要巨大的运算资源。按照论文里描述的参数，其Base的设定在消费级的显卡Titan x 或Titan 1080ti(12GB RAM)上，甚至需要近几个月的时间进行预训练，同时还会面临显存不足的问题。不过所幸的是谷歌满足了Issues#2里各国开发者的请求，针对大部分语言都公布了BERT的预训练模型。因此在我们可以比较方便地在自己的数据集上进行fine-tune。

下载预训练模型

对于中文而言，google公布了一个参数较小的BERT预训练模型。具体参数数值如下所示：

Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters

模型的下载链接可以在github上google的开源代码里找到。对下载的压缩文件进行解压，可以看到文件里有五个文件，其中bert_model.ckpt开头的文件是负责模型变量载入的，而vocab.txt是训练时中文文本采用的字典，最后bert_config.json是BERT在训练时，可选调整的一些参数。

修改 processor

任何模型的训练、预测都是需要有一个明确的输入，而BERT代码中processor就是负责对模型的输入进行处理。我们以分类任务的为例，介绍如何修改processor来运行自己数据集上的fine-tune。在run_classsifier.py文件中我们可以看到，google对于一些公开数据集已经写了一些processor，如XnliProcessor,MnliProcessor,MrpcProcessor和ColaProcessor。这给我们提供了一个很好的示例，指导我们如何针对自己的数据集来写processor。

对于一个需要执行训练、交叉验证和测试完整过程的模型而言，自定义的processor里需要继承DataProcessor，并重载获取label的get_labels和获取单个输入的get_train_examples,get_dev_examples和get_test_examples函数。其分别会在main函数的FLAGS.do_train、FLAGS.do_eval和FLAGS.do_predict阶段被调用。
这三个函数的内容是相差无几的，区别只在于需要指定各自读入文件的地址。

以get_train_examples为例，函数需要返回一个由InputExample类组成的list。InputExample类是一个很简单的类，只有初始化函数，需要传入的参数中guid是用来区分每个example的，可以按照train-%d’%(i)的方式进行定义。text_a是一串字符串，text_b则是另一串字符串。在进行后续输入处理后(BERT代码中已包含，不需要自己完成) text_a和text_b将组合成[CLS] text_a [SEP] text_b [SEP]的形式传入模型。最后一个参数label也是字符串的形式，label的内容需要保证出现在get_labels函数返回的list里。

举一个例子，假设我们想要处理一个能够判断句子相似度的模型，现在在data_dir的路径下有一个名为train.csv的输入文件，如果我们现在输入文件的格式如下csv形式：

1,你好,您好
0,你好,你家住哪

那么我们可以写一个如下的get_train_examples的函数。当然对于csv的处理，可以使用诸如csv.reader的形式进行读入。

def get_train_examples(self, data_dir):
    file_path = os.path.join(data_dir, 'train.csv')
    with open(file_path, 'r') as f:
        reader = f.readlines()
    examples = []
    for index, line in enumerate(reader):
        guid = 'train-%d'%index
        split_line = line.strip().split(',')
        text_a = tokenization.convert_to_unicode(split_line[1])
        text_b = tokenization.convert_to_unicode(split_line[2])
        label = split_line[0]
        examples.append(InputExample(guid=guid, text_a=text_a, 
                                     text_b=text_b, label=label))
    return examples

同时对应判断句子相似度这个二分类任务，get_labels函数可以写成如下的形式：

def get_labels(self):
    return ['0','1']

在对get_dev_examples和get_test_examples函数做类似get_train_examples的操作后，便完成了对processor的修改。其中get_test_examples可以传入一个随意的label数值，因为在模型的预测（prediction）中label将不会参与计算。

修改 processor 字典

修改完成processor后，需要在在原本main函数的processor字典里，加入修改后的processor类，即可在运行参数里指定调用该processor。

 processors = {
      "cola": ColaProcessor,
      "mnli": MnliProcessor,
      "mrpc": MrpcProcessor,
      "xnli": XnliProcessor, 
      "selfsim": SelfProcessor #添加自己的processor
  }

运行 fine-tune

之后就可以直接运行run_classsifier.py进行模型的训练。在运行时需要制定一些参数，一个较为完整的运行参数如下所示：

export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 #全局变量 下载的预训练bert地址
export MY_DATASET=/path/to/xnli #全局变量 数据集所在地址

python run_classifier.py \
  --task_name=selfsim \ #自己添加processor在processors字典里的key名
  --do_train=true \
  --do_eval=true \
  --dopredict=true \
  --data_dir=$MY_DATASET \
  --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \
  --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \
  --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \
  --max_seq_length=128 \ #模型参数
  --train_batch_size=32 \
  --learning_rate=5e-5 \
  --num_train_epochs=2.0 \
  --output_dir=/tmp/selfsim_output/ #模型输出路径

BERT 源代码里还有什么

在开始训练我们自己fine-tune的BERT后，我们可以再来看看BERT代码里除了processor之外的一些部分。
我们可以发现，process在得到字符串形式的输入后，在file_based_convert_examples_to_features里先是对字符串长度，加入[CLS]和[SEP]等一些处理后，将其写入成TFrecord的形式。这是为了能在estimator里有一个更为高效和简易的读入。

我们还可以发现，在create_model的函数里，除了从modeling.py获取模型主干输出之外，还有进行fine-tune时候的loss计算。因此，如果对于fine-tune的结构有自定义的要求，可以在这部分对代码进行修改。如进行NER任务的时候，可以按照BERT论文里的方式，不只读第一位的logits，而是将每一位logits进行读取。

BERT这次开源的代码，由于是考虑在google自己的TPU上高效地运行，因此采用的estimator是tf.contrib.tpu.TPUEstimator,虽然TPU的estimator同样可以在gpu和cpu上运行，但若想在gpu上更高效地做一些提升，可以考虑将其换成tf.estimator.Estimator,于此同时model_fn里一些tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec也需要修改成tf.estimator.EstimatorSpec的形式，以及相关调用参数也需要做一些调整。在转换成较普通的estimator后便可以使用常用的方式对estimator进行处理，如生成用于部署的.pb文件等。

GitHub Issues 里一些有趣的内容

从google对BERT进行开源开始，Issues里的讨论便异常活跃，BERT论文第一作者Jacob Devlin也积极地在Issues里进行回应，在交流讨论中，产生了一些很有趣的内容。

在GitHub Issues#95 中大家讨论了BERT模型在今年AI-Challenger比赛上的应用。我们也同样尝试了BERT在AI-Challenger的机器阅读理解（mrc）赛道的表现。如果简单得地将mrc的文本连接成一个长字符串的形式，可以在dev集上得到79.1%的准确率。

如果参考openAI的GPT论文里multi-choice的形式对BERT的输入输出代码进行修改则可以将准确率提高到79.3%。采用的参数都是BERT默认的参数，而单一模型成绩在赛道的test a排名中已经能超过榜单上的第一名。因此，在相关中文的任务中，bert能有很大的想象空间。

在GitHub Issues#123 中，@hanxiao给出了一个采用ZeroMQ便捷部署BERT的service，可以直接调用训练好的模型作为应用的接口。同时他将BERT改为一个大的encode模型，将文本通过BERT进行encode，来实现句子级的encode。此外，他对比了多GPU上的性能，发现bert在多GPU并行上的出色表现。

总结

总的来说，google此次开源的BERT和其预训练模型是非常有价值的，可探索和改进的内容也很多。相关数据集上已经出现了对BERT进行修改后的复合模型，如squad2.0上哈工大(HIT)的AoA + DA + BERT以及西湖大学（DAMO）的SLQA + BERT。在感谢google这份付出的同时，我们也可以借此站在巨人的肩膀上，尝试将其运用在自然语言处理领域的方方面面，让人工智能的梦想更近一步。

创作场景

干货 | BERT fine-tune 终极实践教程