命名实体识别之使用tensorflow的bert模型进行微调
我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容，在进行微调时有许多部分都是我们用不到的，我们需要截取一些用到的部分，使得我们能够更容易进行扩展，接下来本文将进行一一讲解。
1、需要的文件
tokenization.py：用于对数据进行处理，主要是分词用；
modeling.py：bert模型；
optimization.py：用于生成优化器；
预训练的模型文件；
2、导入相关的包
import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd from tf_utils.bert_modeling import BertModel, BertConfig, get_assignment_map_from_checkpoint from tensorflow.contrib.crf import crf_log_likelihood from tensorflow.contrib.layers.python.layers import initializers from optimization import create_optimizer from tf_utils import rnncell as rnn from bert import tokenization from utils import DataIterator, get_labels import json from config import Config import tqdm import os import time
3、定义自己的模型
class MyModel: def __init__(self, config): self.config = config # 喂入模型的数据占位符 self.input_x_word = tf.placeholder(tf.int32, [None, None], name="input_x_word") self.input_x_len = tf.placeholder(tf.int32, name='input_x_len') self.input_mask = tf.placeholder(tf.int32, [None, None], name='input_mask') self.input_relation = tf.placeholder(tf.int32, [None, None], name='input_relation') # 实体NER的真实标签 self.keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name='dropout_keep_prob') self.is_training = tf.placeholder(tf.bool, None, name='is_training') self.bert_embed(bert_init=True) def bert_embed(self, bert_init=True): """ 读取BERT的TF模型 :param bert_init: :return: """ num_labels = self.config.relation_num bert_config_file = self.config.bert_config_file bert_config = BertConfig.from_json_file(bert_config_file) model = BertModel( config=bert_config, is_training=self.is_training, # 微调 input_ids=self.input_x_word, input_mask=self.input_mask, token_type_ids=None, use_one_hot_embeddings=False) # If you want to use the token-level output, use model.get_sequence_output() # output_layer = model.get_pooled_output() # [?,768] # print("output_layer.shape:",output_layer) output_layer = model.get_sequence_output() print("output_layer.shape:",output_layer.shape) hidden_size = output_layer.shape[-1].value # 768 output_weights = tf.get_variable( "output_weights", [num_labels, hidden_size], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.02)) # [768, 11] print("output_weights.shape:",output_weights) output_bias = tf.get_variable( "output_bias", [num_labels], initializer=tf.zeros_initializer()) # [11] with tf.variable_scope("loss"): logits = tf.matmul(output_layer, output_weights, transpose_b=True) # [?,768]*[11,768] = [?,11] #print("logits.shape:",logits.shape) self.logits = tf.nn.bias_add(logits, output_bias) self.probabilities = tf.nn.softmax(self.logits, axis=-1) log_probs = tf.nn.log_softmax(self.logits, axis=-1) # [?,11] print("log_probs.shape:",log_probs.shape) self.predictions = tf.argmax(self.logits, axis=-1, name="predictions") one_hot_labels = tf.one_hot(self.input_relation, depth=num_labels, dtype=tf.float32) # [?,512,11] #print(one_hot_labels) #print("one_hot_labels.shape:",one_hot_labels.shape) self.per_example_loss = -tf.reduce_sum(one_hot_labels * log_probs, axis=-1) #print("self.per_example_loss.shape:",self.per_example_loss.shape) self.loss = tf.reduce_mean(self.per_example_loss) #print(self.loss) #print("self.loss.shape:",self.loss.shape) tvars = tf.trainable_variables() init_checkpoint = self.config.bert_file assignment_map, initialized_variable_names = get_assignment_map_from_checkpoint(tvars, init_checkpoint) if bert_init: tf.train.init_from_checkpoint(init_checkpoint, assignment_map) tf.logging.info("**** Trainable Variables ****") for var in tvars: init_string = "" if var.name in initialized_variable_names: init_string = ", *INIT_FROM_CKPT*" print(" name = {}, shape = {}{}".format(var.name, var.shape, init_string)) print('init bert from checkpoint: {}'.format(init_checkpoint)) return self.loss, self.per_example_loss, self.logits, self.probabilities
需要的输入是：
self.input_x_word = tf.placeholder(tf.int32, [None, None], name="input_x_word") self.input_x_len = tf.placeholder(tf.int32, name='input_x_len') self.input_mask = tf.placeholder(tf.int32, [None, None], name='input_mask') self.input_relation = tf.placeholder(tf.int32, [None, None], name='input_relation') # 实体NER的真实标签 self.keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name='dropout_keep_prob') self.is_training = tf.placeholder(tf.bool, None, name='is_training')
我们只需要简单的定义bert模型：
model = BertModel( config=bert_config, is_training=self.is_training, # 微调 input_ids=self.input_x_word, input_mask=self.input_mask, token_type_ids=None, use_one_hot_embeddings=False)
获取最后一层的输出：
output_layer = model.get_sequence_output() print("output_layer.shape:",output_layer.shape) hidden_size = output_layer.shape[-1].value # 768
接下来就是自定义全连接层和损失函数就行了：
output_weights = tf.get_variable( "output_weights", [num_labels, hidden_size], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.02)) # [768, 11] print("output_weights.shape:",output_weights) output_bias = tf.get_variable( "output_bias", [num_labels], initializer=tf.zeros_initializer()) # [11] with tf.variable_scope("loss"): logits = tf.matmul(output_layer, output_weights, transpose_b=True) # [?,768]*[11,768] = [?,11] #print("logits.shape:",logits.shape) self.logits = tf.nn.bias_add(logits, output_bias) self.probabilities = tf.nn.softmax(self.logits, axis=-1) log_probs = tf.nn.log_softmax(self.logits, axis=-1) # [?,11] print("log_probs.shape:",log_probs.shape) self.predictions = tf.argmax(self.logits, axis=-1, name="predictions") one_hot_labels = tf.one_hot(self.input_relation, depth=num_labels, dtype=tf.float32) # [?,512,11] #print(one_hot_labels) #print("one_hot_labels.shape:",one_hot_labels.shape) self.per_example_loss = -tf.reduce_sum(one_hot_labels * log_probs, axis=-1) #print("self.per_example_loss.shape:",self.per_example_loss.shape) self.loss = tf.reduce_mean(self.per_example_loss)
当然我们还要将预训练的模型参数导入进来：
tvars = tf.trainable_variables() init_checkpoint = self.config.bert_file assignment_map, initialized_variable_names = get_assignment_map_from_checkpoint(tvars, init_checkpoint) if bert_init: tf.train.init_from_checkpoint(init_checkpoint, assignment_map) tf.logging.info("**** Trainable Variables ****") for var in tvars: init_string = "" if var.name in initialized_variable_names: init_string = ", *INIT_FROM_CKPT*" print(" name = {}, shape = {}{}".format(var.name, var.shape, init_string)) print('init bert from checkpoint: {}'.format(init_checkpoint))
接下来我们就可以使用了；
4、使用模型
config = Config() do_lower_case = False tokenizer = tokenization.FullTokenizer(vocab_file=config.vocab_file, do_lower_case=do_lower_case) result_data_dir = config.new_data_process_quarter_final train_iter = DataIterator(config.batch_size, data_file=result_data_dir + 'train.txt', use_bert=config.use_bert, tokenizer=tokenizer, seq_length=config.sequence_length) dev_iter = DataIterator(config.batch_size, data_file=result_data_dir + 'dev.txt', use_bert=config.use_bert, tokenizer=tokenizer, seq_length=config.sequence_length, is_test=True) graph = tf.Graph() with graph.as_default(): with tf.Session() as sess: model = MyModel(config) # 超参数设置 global_step = tf.Variable(0, name='step', trainable=False) num_batch = int(train_iter.num_records / config.batch_size * config.train_epoch) all_variables = graph.get_collection('trainable_variables') word2vec_var_list = [x for x in all_variables if 'bert' in x.name] # BERT的参数 embed_step = tf.Variable(0, name='step', trainable=False) if word2vec_var_list: # 对BERT微调 print('word2vec trainable!!') word2vec_op, embed_learning_rate, embed_step = create_optimizer( model.loss, config.embed_learning_rate, num_train_steps=num_batch, num_warmup_steps=int(num_batch * 0.05) , use_tpu=False , variable_list=word2vec_var_list ) #timestamp = str(int(time.time())) #out_dir = os.path.abspath( # os.path.join(config.model_dir, "runs_" + str(gpu_id), timestamp)) best_out_dir = os.path.abspath( os.path.join(config.model_dir, "runs_" + str(gpu_id), "best")) cur_out_dir = os.path.abspath( os.path.join(config.model_dir, "runs_" + str(gpu_id), "cur")) if not os.path.exists(best_out_dir): os.makedirs(best_out_dir) if not os.path.exists(cur_out_dir): os.makedirs(cur_out_dir) with open(best_out_dir + '/' + 'config.json', 'w', encoding='utf-8') as file: json.dump(config.__dict__, file) print("Writing to {}\n".format(best_out_dir)) with open(cur_out_dir + '/' + 'config.json', 'w', encoding='utf-8') as file: json.dump(config.__dict__, file) print("Writing to {}\n".format(cur_out_dir)) saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(), max_to_keep=config.num_checkpoints) if config.continue_training: print('recover from: {}'.format(config.checkpoint_path)) saver.restore(sess, config.checkpoint_path) else: sess.run(tf.global_variables_initializer()) cum_step = 0 best_f1 = 0.0 for i in range(config.train_epoch): # 训练 for input_ids_list, input_mask_list, segment_ids_list, label_ids_list, seq_length, tokens_list in train_iter: """ print("input_ids_list.shape:",np.array(input_ids_list).shape) print("input_mask_list.shape:",np.array(input_mask_list).shape) print("segment_ids_list.shape:",np.array(segment_ids_list).shape) print("label_ids_list.shape:",np.array(label_ids_list).shape) print("seq_length:",seq_length) print("tokens_list.shape:",np.array(tokens_list).shape) """ feed_dict = { model.input_x_word: input_ids_list, model.input_mask: input_mask_list, model.input_relation: label_ids_list, model.input_x_len: seq_length, model.keep_prob: config.keep_prob, model.is_training: True, } """ total_loss, per_example_loss, logits, probabilities = sess.run([model.loss, model.per_example_loss, model.logits, model.probabilities], feed_dict = feed_dict) """ _, step, _, loss, predictions, lr = sess.run( fetches=[word2vec_op, global_step, embed_step, model.loss, model.predictions, embed_learning_rate ], feed_dict=feed_dict) if cum_step % 20 == 0: format_str = 'step {}, loss {:.4f} lr {:.10f}' print( format_str.format( step, loss, lr) ) P, R = set_test(model, dev_iter, sess) F = 2 * P * R / (P + R) if (P+R) != 0 else 0 print('dev set : step_{},precision_{},recall_{}'.format(cum_step, P, R)) if F > 0 and F > best_f1: # 保存F1大于0的模型 best_f1 = F #saver.save(sess, os.path.join(out_dir, 'model_{:.4f}_{:.4f}'.format(P, R)), # global_step=step) saver.save(sess, os.path.join(best_out_dir, "best"), global_step=step) cum_step += 1
我们需要注意的是：
all_variables = graph.get_collection('trainable_variables') word2vec_var_list = [x for x in all_variables if 'bert' in x.name] # BERT的参数 embed_step = tf.Variable(0, name='step', trainable=False) if word2vec_var_list: # 对BERT微调 print('word2vec trainable!!') word2vec_op, embed_learning_rate, embed_step = create_optimizer( model.loss, config.embed_learning_rate, num_train_steps=num_batch, num_warmup_steps=int(num_batch * 0.05) , use_tpu=False , variable_list=word2vec_var_list )
从可训练的参数中选择bert相关的参数，然后创建相关的优化器；接下来的就是正常的训练和测试的代码了；
4、其它的一些代码
配置文件：config.py
import sys sys.path.append("/content/drive/MyDrive/Deep-Learning-With-Python") class Config: def __init__(self): self.embed_dense = True self.embed_dense_dim = 512 # 对BERT的Embedding降维 self.warmup_proportion = 0.05 self.use_bert = True self.keep_prob = 0.9 self.relation_num = 10 + 1 # 实体的种类 self.is_training = True self.decay_rate = 0.5 self.decay_step = 5000 #self.num_checkpoints = 20 * 3 self.num_checkpoints = 2 self.train_epoch = 200 self.sequence_length = 512 # BERT的输入MAX_LEN self.learning_rate = 1e-4 # 下接结构的学习率 self.embed_learning_rate = 5e-5 # BERT的微调学习率 self.batch_size = 8 # BERT预训练模型的存放地址 self.bert_file = '/content/drive/MyDrive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/bert_pretrained/bert_model.ckpt' self.bert_config_file = '/content/drive/MyDrive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/bert_pretrained/bert_config.json' self.vocab_file = '/content/drive/MyDrive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/bert_pretrained/vocab.txt' # predict.py ensemble.py get_ensemble_final_result.py post_ensemble_final_result.py的结果路径 self.continue_training = False self.ensemble_source_file = '/data/wangzhili/Finance_entity_recog/ensemble/source_file/' self.ensemble_result_file = '/data/wangzhili/Finance_entity_recog/ensemble/result_file/' # 存放的模型名称，用以预测 self.checkpoint_path = "/data/wangzhili/Finance_entity_recog/model/runs_7/1577502293/model_0.5630_0.6378-10305" # self.model_dir = '/content/drive/MyDrive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/model/' # 模型存放地址 self.new_data_process_quarter_final = '/content/drive/MyDrive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/clear_csv_data/data_process_quarter_final/' # 数据预处理的结果路径 self.source_data_dir = '/content/drive/MyDrive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/data/' # 原始数据集 # self.model_type = 'idcnn' # 使用idcnn self.model_type = 'bilstm' # 使用bilstm self.lstm_dim = 256 self.dropout = 0.5 self.use_origin_bert = True # True:使用原生bert, False:使用动态融合bert
生成数据集代码：utils.py
import numpy as np from bert import tokenization from tqdm import tqdm from config import Config def load_data(data_file): """ 读取BIO的数据 :param file: :return: """ with open(data_file) as f: lines = [] words = [] labels = [] for line in f: contends = line.strip() word = line.strip().split(' ')[0] label = line.strip().split(' ')[-1] if contends.startswith("-DOCSTART-"): words.append('') continue # if len(contends) == 0 and words[-1] == '。': if len(contends) == 0: l = ' '.join([label for label in labels if len(label) > 0]) w = ' '.join([word for word in words if len(word) > 0]) lines.append([l, w]) words = [] labels = [] continue words.append(word) labels.append(label) return lines def create_example(lines): examples = [] for (i, line) in enumerate(lines): guid = "%s" % i text = tokenization.convert_to_unicode(line[1]) label = tokenization.convert_to_unicode(line[0]) examples.append(InputExample(guid=guid, text=text, label=label)) return examples def get_examples(data_file): return create_example( load_data(data_file) ) def get_labels(): return ["O", "B-PER", "I-PER", "B-ORG", "I-ORG", "B-LOC", "I-LOC", "X","[CLS]","[SEP]", ''] class InputExample(object): """A single training/test example for simple sequence classification.""" def __init__(self, guid, text, label=None): self.guid = guid self.text = text self.label = label class DataIterator: """ 数据迭代器 """ def __init__(self, batch_size, data_file, tokenizer, use_bert=False, seq_length=100, is_test=False,): self.data_file = data_file # 文件路径 self.data = get_examples(data_file) # 分词后的实例 self.batch_size = batch_size self.use_bert = use_bert self.seq_length = seq_length self.num_records = len(self.data) # 总共的样本数 self.all_tags = [] self.idx = 0 # 数据索引 self.all_idx = list(range(self.num_records)) # 全体数据索引 self.is_test = is_test if not self.is_test: self.shuffle() self.tokenizer = tokenizer self.label_map = {} for (i, label) in enumerate(get_labels(), 1): # 构建标签索引 self.label_map[label] = i self.unknow_tokens = self.get_unk_token() print(self.unknow_tokens) print(self.num_records) def get_unk_token(self): unknow_token = set() for example_idx in self.all_idx: textlist = self.data[example_idx].text.split(' ') for i, word in enumerate(textlist): token = self.tokenizer.tokenize(word) if '[UNK]' in token: unknow_token.add(word) return unknow_token def convert_single_example(self, example_idx): textlist = self.data[example_idx].text.split(' ') labellist = self.data[example_idx].label.split(' ') tokens = textlist # 区分大小写 labels = labellist if len(tokens) >= self.seq_length - 1: tokens = tokens[0:(self.seq_length - 2)] labels = labels[0:(self.seq_length - 2)] ntokens = [] segment_ids = [] label_ids = [] ntokens.append("[CLS]") segment_ids.append(0) label_ids.append(self.label_map["[CLS]"]) upper_letter = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z', ] for i, token in enumerate(tokens): if token in self.unknow_tokens and token not in upper_letter: token = '[UNK]' ntokens.append(token) # 全部转换成小写, 方便BERT词典 else: ntokens.append(token.lower()) # 全部转换成小写, 方便BERT词典 segment_ids.append(0) label_ids.append(self.label_map[labels[i]]) tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"] ntokens.append("[SEP]") segment_ids.append(0) label_ids.append(self.label_map["[SEP]"]) input_ids = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(ntokens) input_mask = [1] * len(input_ids) while len(input_ids) < self.seq_length : input_ids.append(0) input_mask.append(0) segment_ids.append(0) label_ids.append(0) ntokens.append("**NULL**") tokens.append("**NULL**") assert len(input_ids) == self.seq_length assert len(input_mask) == self.seq_length assert len(segment_ids) == self.seq_length assert len(label_ids) == self.seq_length assert len(tokens) == self.seq_length return input_ids, input_mask, segment_ids, label_ids, tokens def shuffle(self): np.random.shuffle(self.all_idx) def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.idx >= self.num_records: # 迭代停止条件 self.idx = 0 if self.is_test == False: self.shuffle() raise StopIteration input_ids_list = [] input_mask_list = [] segment_ids_list = [] label_ids_list = [] tokens_list = [] num_tags = 0 while num_tags < self.batch_size: # 每次返回batch_size个数据 idx = self.all_idx[self.idx] res = self.convert_single_example(idx) if res is None: self.idx += 1 if self.idx >= self.num_records: break continue input_ids, input_mask, segment_ids, label_ids, tokens = res # 一个batch的输入 input_ids_list.append(input_ids) input_mask_list.append(input_mask) segment_ids_list.append(segment_ids) label_ids_list.append(label_ids) tokens_list.append(tokens) if self.use_bert: num_tags += 1 self.idx += 1 if self.idx >= self.num_records: break input_ids_list = np.array(input_ids_list,dtype=np.int32) input_mask_list = np.array(input_mask_list,dtype=np.int32) segment_ids_list = np.array(segment_ids_list,dtype=np.int32) label_ids_list = np.array(label_ids_list,dtype=np.int32) self.seq_length = np.array(self.seq_length,dtype=np.int32) return input_ids_list, input_mask_list, segment_ids_list, label_ids_list, self.seq_length, tokens_list """ if __name__ == '__main__': config = Config() vocab_file = config.vocab_file print(vocab_file) do_lower_case =False tokenizer = tokenization.FullTokenizer(vocab_file=vocab_file, do_lower_case=do_lower_case) print(tokenizer.vocab) print(len(tokenizer.vocab)) # data_iter = DataIterator(config.batch_size, data_file= config.dir_with_mission + 'train.txt', use_bert=True, # seq_length=config.sequence_length, tokenizer=tokenizer) # # dev_iter = DataIterator(config.batch_size, data_file=config.dir_with_mission + 'dev.txt', use_bert=True, # seq_length=config.sequence_length, tokenizer=tokenizer, is_test=True) dev_iter = DataIterator(config.batch_size, data_file=config.new_data_process_quarter_final + 'test.txt', use_bert=config.use_bert, tokenizer=tokenizer, seq_length=config.sequence_length, is_test=True) i = 0 for input_ids_list, input_mask_list, segment_ids_list, label_ids_list, seq_length, tokens_list in tqdm(dev_iter): i += 1 """
评价指标计算代码：
gpu_id = 0 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(gpu_id) def get_text_and_label(input_tokens_list, y_list): """ 还原每一条数据的文本的标签 :return: """ temp = np.empty([0, 512]) for batch_y_list in y_list: #temp += batch_y_list temp = np.append(temp,np.array(batch_y_list),axis=0) y_list = temp print(y_list.shape) y_label_list = [] # 标签 for i, input_tokens in enumerate(input_tokens_list): ys = y_list[i] # 每条数据对应的数字标签列表 temp = [] label_list = [] for index, num in enumerate(ys): if num == 4 and len(temp) == 0: temp.append(input_tokens[index]) elif num == 5 and len(temp) > 0: temp.append(input_tokens[index]) elif len(temp) > 0: label = "".join(temp) if len(set(label)) > 1: # 干掉单字重复情况 label_list.append("".join(temp)) temp = [] y_label_list.append(";".join(label_list)) return y_list, y_label_list def decode(logits, lengths, matrix): """ :param logits: [batch_size, num_steps, num_tags]float32, logits :param lengths: [batch_size]int32, real length of each sequence :param matrix: transaction matrix for inference :return: """ # inference final labels usa viterbi Algorithm paths = [] small = -1000.0 start = np.asarray([[small] * Config().relation_num + [0]]) # print('length:', lengths) for score, length in zip(logits, lengths): score = score[:length] pad = small * np.ones([length, 1]) logits = np.concatenate([score, pad], axis=1) logits = np.concatenate([start, logits], axis=0) path, _ = viterbi_decode(logits, matrix) paths.append(path[1:]) return paths def set_operation(row): content_list = row.split(';') content_list_after_set = list(set(content_list)) return ";".join(content_list_after_set) def get_P_R_F(dev_pd): dev_pd = dev_pd.fillna("0") dev_pd['y_pred_label'] = dev_pd['y_pred_label'].apply(set_operation) dev_pd['y_true_label'] = dev_pd['y_true_label'].apply(set_operation) y_true_label_list = list(dev_pd['y_true_label']) y_pred_label_list = list(dev_pd['y_pred_label']) print(y_pred_label_list) print(y_true_label_list) TP = 0 FP = 0 FN = 0 for i, y_true_label in enumerate(y_true_label_list): y_pred_label = y_pred_label_list[i].split(';') y_true_label = y_true_label.split(';') current_TP = 0 for y_pred in y_pred_label: if y_pred in y_true_label: current_TP += 1 else: FP += 1 TP += current_TP FN += (len(y_true_label) - current_TP) P = TP / (TP + FP) R = TP / (TP + FN) try: F = 2 * P * R / (P + R) except: F = 0 return P, R, F def set_test(model, test_iter, session, use_crf=False): if not test_iter.is_test: test_iter.is_test = True y_pred_list = [] y_true_list = [] ldct_list_tokens = [] for input_ids_list, input_mask_list, segment_ids_list, label_ids_list, seq_length, tokens_list in tqdm.tqdm( test_iter): feed_dict = { model.input_x_word: input_ids_list, model.input_x_len: seq_length, model.input_relation: label_ids_list, model.input_mask: input_mask_list, model.keep_prob: 1, model.is_training: False, } if use_crf: lengths, logits, trans = session.run( fetches=[model.lengths, model.logits, model.trans], feed_dict=feed_dict) predict = decode(logits, lengths, trans) else: predict = session.run(model.predictions,feed_dict=feed_dict) y_pred_list.append(predict) y_true_list.append(label_ids_list) ldct_list_tokens.append(tokens_list) ldct_list_tokens = np.concatenate(ldct_list_tokens) ldct_list_text = [] for tokens in ldct_list_tokens: text = "".join(tokens) ldct_list_text.append(text) # 获取验证集文本及其标签 y_pred_list, y_pred_label_list = get_text_and_label(ldct_list_tokens, y_pred_list) y_true_list, y_true_label_list = get_text_and_label(ldct_list_tokens, y_true_list) print(len(y_pred_label_list)) print(len(y_true_label_list)) dict_data = { 'y_true_label': y_true_label_list, 'y_pred_label': y_pred_label_list, 'y_pred_text': ldct_list_text } df = pd.DataFrame(dict_data) precision, recall, f1 = get_P_R_F(df) print('precision: {}, recall {}, f1 {}'.format(precision, recall, f1)) return precision, recall
运行：
python test_bert.py
WARNING:tensorflow:From /content/drive/My Drive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/optimization.py:155: The name tf.train.AdamOptimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.AdamOptimizer instead. WARNING:tensorflow:From /content/drive/My Drive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/bert/tokenization.py:125: The name tf.gfile.GFile is deprecated. Please use tf.io.gfile.GFile instead. {'锎', '邴', '燚', '叕', '”', 'L', '亻', 'D', '瀵', '閮', '媖', '瘕', '谝', '叒', '氺', '帀', '瑧', '诓', 'J', '疄', '綯', '鑱', 'S', '浡', '莜', '莳', '旳', '椱', '俰', '狻', '骟', 'U', '捭', '歃', '嚚', '槊', '犰', '鎸', '渼', 'E', '郯', '锛', '綉', '跬', '姤', '浐', '忔', '茆', 'R', '姇', '骝', '’', '翀', '劼', '瘜', '铖', '囵', '睚', '褴', '缁', '汭', '鍙', 'W', '嶶', '屼', '簰', '鹆', '犴', '菥', 'F', '椴', '戝', '讣', '毖', 'B', '犇', '靊', '雬', '`', '檩', '劖', '梿', '跶', 'P', '閞', '魉', '罝', '铱', '魑', 'M', '玎', '咑', '笪', '狴', '祹', 'A', 'N', '镚', '殚', '鸃', '佺', '曁', '塱', 'Y', '噃', '旂', '勮', '釆', '猊', '芘', '荑', '猢', '庒', '撺', '蚨', '铗', '茀', '貹', '龉', '暍', '斲', '鸱', 'K', '睍', '楒', 'I', '鐜', '锞', '钅', '聃', 'Z', '茕', '\ue40a', '嗾', 'T', '狲', '‘', 'V', '寳', '愠', '铧', '辔', '亓', '祼', '圪', '戋', '谡', '嗮', '赟', '㈠', 'Q', '屃', '“', '讠', '呭', '鐢', '螭', 'G', '龃', 'X', 'C', 'O', '涜', '鍒', 'H', '幤'} 8012 {'尓', '锎', 'M', 'Z', '浐', 'L', '”', 'A', 'R', 'N', 'D', 'T', '歀', '’', '‘', 'V', '緈', 'Y', 'J', '桭', 'S', 'W', '諨', 'F', 'Q', 'U', '“', 'B', '烎', '靊', 'K', 'P', 'G', 'X', 'C', 'E', 'O', 'I', 'H'} 1105 WARNING:tensorflow:From test_bert.py:265: The name tf.Session is deprecated. Please use tf.compat.v1.Session instead. 2020-12-12 13:58:18.410537: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcuda.so.1 2020-12-12 13:58:18.456231: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:983] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2020-12-12 13:58:18.457006: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1639] Found device 0 with properties: name: Tesla P100-PCIE-16GB major: 6 minor: 0 memoryClockRate(GHz): 1.3285 pciBusID: 0000:00:04.0 2020-12-12 13:58:18.467069: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.1 2020-12-12 13:58:18.715923: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcublas.so.10 2020-12-12 13:58:18.847247: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcufft.so.10 2020-12-12 13:58:18.873009: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcurand.so.10 2020-12-12 13:58:19.170075: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcusolver.so.10 2020-12-12 13:58:19.191086: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcusparse.so.10 2020-12-12 13:58:19.706784: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcudnn.so.7 2020-12-12 13:58:19.706977: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:983] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2020-12-12 13:58:19.707655: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:983] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2020-12-12 13:58:19.708232: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1767] Adding visible gpu devices: 0 2020-12-12 13:58:19.858255: I tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:94] CPU Frequency: 2300000000 Hz 2020-12-12 13:58:19.858676: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x2f08f40 initialized for platform Host (this does not guarantee that XLA will be used). Devices: 2020-12-12 13:58:19.858718: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:176] StreamExecutor device (0): Host, Default Version 2020-12-12 13:58:20.000104: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:983] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2020-12-12 13:58:20.000839: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x2f09100 initialized for platform CUDA (this does not guarantee that XLA will be used). Devices: 2020-12-12 13:58:20.000882: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:176] StreamExecutor device (0): Tesla P100-PCIE-16GB, Compute Capability 6.0 2020-12-12 13:58:20.001059: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:983] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2020-12-12 13:58:20.001582: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1639] Found device 0 with properties: name: Tesla P100-PCIE-16GB major: 6 minor: 0 memoryClockRate(GHz): 1.3285 pciBusID: 0000:00:04.0 2020-12-12 13:58:20.001651: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.1 2020-12-12 13:58:20.001673: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcublas.so.10 2020-12-12 13:58:20.001693: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcufft.so.10 2020-12-12 13:58:20.001755: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcurand.so.10 2020-12-12 13:58:20.001775: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcusolver.so.10 2020-12-12 13:58:20.001793: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcusparse.so.10 2020-12-12 13:58:20.001812: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcudnn.so.7 2020-12-12 13:58:20.001886: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:983] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2020-12-12 13:58:20.002541: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:983] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2020-12-12 13:58:20.003057: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1767] Adding visible gpu devices: 0 2020-12-12 13:58:20.006584: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.1 2020-12-12 13:58:20.011819: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1180] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix: 2020-12-12 13:58:20.011849: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1186] 0 2020-12-12 13:58:20.011861: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1199] 0: N 2020-12-12 13:58:20.020050: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:983] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2020-12-12 13:58:20.020677: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:983] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2020-12-12 13:58:20.021366: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_bfc_allocator.cc:39] Overriding allow_growth setting because the TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH environment variable is set. Original config value was 0. 2020-12-12 13:58:20.021417: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1325] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 15216 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: Tesla P100-PCIE-16GB, pci bus id: 0000:00:04.0, compute capability: 6.0) WARNING:tensorflow:From test_bert.py:176: The name tf.placeholder is deprecated. Please use tf.compat.v1.placeholder instead. WARNING:tensorflow:From /content/drive/My Drive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/tf_utils/bert_modeling.py:175: The name tf.variable_scope is deprecated. Please use tf.compat.v1.variable_scope instead. WARNING:tensorflow:From /content/drive/My Drive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/tf_utils/bert_modeling.py:416: The name tf.get_variable is deprecated. Please use tf.compat.v1.get_variable instead. WARNING:tensorflow:From /content/drive/My Drive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/tf_utils/bert_modeling.py:497: The name tf.assert_less_equal is deprecated. Please use tf.compat.v1.assert_less_equal instead. WARNING:tensorflow: The TensorFlow contrib module will not be included in TensorFlow 2.0. For more information, please see: * https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20180907-contrib-sunset.md * https://github.com/tensorflow/addons * https://github.com/tensorflow/io (for I/O related ops) If you depend on functionality not listed there, please file an issue. WARNING:tensorflow:From /content/drive/My Drive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/tf_utils/bert_modeling.py:364: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use `rate` instead of `keep_prob`. Rate should be set to `rate = 1 - keep_prob`. WARNING:tensorflow:From /content/drive/My Drive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/tf_utils/bert_modeling.py:874: dense (from tensorflow.python.layers.core) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use keras.layers.Dense instead. WARNING:tensorflow:From /tensorflow-1.15.2/python3.6/tensorflow_core/python/layers/core.py:187: Layer.apply (from tensorflow.python.keras.engine.base_layer) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use `layer.__call__` method instead. WARNING:tensorflow:From /content/drive/My Drive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/tf_utils/bert_modeling.py:282: The name tf.erf is deprecated. Please use tf.math.erf instead. output_layer.shape: (?, ?, 768) output_weights.shape: <tf.Variable 'output_weights:0' shape=(11, 768) dtype=float32_ref> log_probs.shape: (?, ?, 11) WARNING:tensorflow:From test_bert.py:238: The name tf.trainable_variables is deprecated. Please use tf.compat.v1.trainable_variables instead. WARNING:tensorflow:From test_bert.py:242: The name tf.train.init_from_checkpoint is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.init_from_checkpoint instead. WARNING:tensorflow:From test_bert.py:243: The name tf.logging.info is deprecated. Please use tf.compat.v1.logging.info instead. name = bert/embeddings/word_embeddings:0, shape = (21128, 768), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/embeddings/token_type_embeddings:0, shape = (2, 768), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/embeddings/position_embeddings:0, shape = (512, 768), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/embeddings/LayerNorm/beta:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/embeddings/LayerNorm/gamma:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/attention/self/query/kernel:0, shape = (768, 768), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/attention/self/query/bias:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/attention/self/key/kernel:0, shape = (768, 768), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/attention/self/key/bias:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/attention/self/value/kernel:0, shape = (768, 768), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/attention/self/value/bias:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/attention/output/dense/kernel:0, shape = (768, 768), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/attention/output/dense/bias:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/attention/output/LayerNorm/beta:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/attention/output/LayerNorm/gamma:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/intermediate/dense/kernel:0, shape = (768, 3072), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/intermediate/dense/bias:0, shape = (3072,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/output/dense/kernel:0, shape = (3072, 768), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/output/dense/bias:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/output/LayerNorm/beta:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_0/output/LayerNorm/gamma:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_1/attention/self/query/kernel:0, shape = (768, 768), 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name = bert/encoder/layer_3/attention/self/query/bias:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_3/attention/self/key/kernel:0, shape = (768, 768), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_3/attention/self/key/bias:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_3/attention/self/value/kernel:0, shape = (768, 768), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_3/attention/self/value/bias:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_3/attention/output/dense/kernel:0, shape = (768, 768), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_3/attention/output/dense/bias:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_3/attention/output/LayerNorm/beta:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_3/attention/output/LayerNorm/gamma:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_3/intermediate/dense/kernel:0, shape = (768, 3072), *INIT_FROM_CKPT* name = bert/encoder/layer_3/intermediate/dense/bias:0, shape = 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WARNING:tensorflow:From /content/drive/My Drive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/optimization.py:94: The name tf.train.get_or_create_global_step is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.get_or_create_global_step instead. WARNING:tensorflow:From /content/drive/My Drive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/optimization.py:99: The name tf.train.polynomial_decay is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.polynomial_decay instead. bert only! WARNING:tensorflow:From /tensorflow-1.15.2/python3.6/tensorflow_core/python/ops/clip_ops.py:301: where (from tensorflow.python.ops.array_ops) is deprecated and will be removed in a future version. 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Please use tf.compat.v1.global_variables_initializer instead. 2020-12-12 13:58:30.327730: W tensorflow/core/framework/cpu_allocator_impl.cc:81] Allocation of 64905216 exceeds 10% of system memory. 2020-12-12 13:58:30.361920: W tensorflow/core/framework/cpu_allocator_impl.cc:81] Allocation of 64905216 exceeds 10% of system memory. 2020-12-12 13:58:31.093039: W tensorflow/core/framework/cpu_allocator_impl.cc:81] Allocation of 64905216 exceeds 10% of system memory. 2020-12-12 13:58:31.105065: W tensorflow/core/framework/cpu_allocator_impl.cc:81] Allocation of 64905216 exceeds 10% of system memory. 2020-12-12 13:58:31.303772: W tensorflow/core/framework/cpu_allocator_impl.cc:81] Allocation of 64905216 exceeds 10% of system memory. 2020-12-12 13:59:00.859439: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcublas.so.10 step 0, loss 2.7803 lr 0.0000000000 139it [00:29, 4.73it/s] (1105, 512) (1105, 512) 1105 1105 ['', '', '作而', '', '，高', 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