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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.

{'', '', '', '', '', 'L', '', 'D', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'J', '', '', '', 'S', '', '', '', '', '', '', '', '', 'U', '', '', '', '', '', '', '', 'E', '', '', '', '', '', '', '', '', 'R', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'W', '', '', '', '', '', '', 'F', '', '', '', '', 'B', '', '', '', '`', '', '', '', '', 'P', '', '', '', '', '', 'M', '', '', '', '', '', 'A', 'N', '', '', '', '', '', '', 'Y', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'K', '', '', 'I', '', '', '', '', 'Z', '', '\ue40a', '', 'T', '', '', 'V', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'Q', '', '', '', '', '', '', 'G', '', 'X', 'C', 'O', '', '', 'H', ''}
8012
{'', '', 'M', 'Z', '', 'L', '', 'A', 'R', 'N', 'D', 'T', '', '', '', 'V', '', 'Y', 'J', '', 'S', 'W', '', 'F', 'Q', 'U', '', 'B', '', '', '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.

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  name = bert/encoder/layer_10/attention/self/value/bias:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT*
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  name = bert/encoder/layer_11/attention/self/key/kernel:0, shape = (768, 768), *INIT_FROM_CKPT*
  name = bert/encoder/layer_11/attention/self/key/bias:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT*
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  name = bert/encoder/layer_11/output/dense/kernel:0, shape = (3072, 768), *INIT_FROM_CKPT*
  name = bert/encoder/layer_11/output/dense/bias:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT*
  name = bert/encoder/layer_11/output/LayerNorm/beta:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT*
  name = bert/encoder/layer_11/output/LayerNorm/gamma:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT*
  name = bert/pooler/dense/kernel:0, shape = (768, 768), *INIT_FROM_CKPT*
  name = bert/pooler/dense/bias:0, shape = (768,), *INIT_FROM_CKPT*
  name = output_weights:0, shape = (11, 768)
  name = output_bias:0, shape = (11,)
init bert from checkpoint: /content/drive/MyDrive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/bert_pretrained/bert_model.ckpt
word2vec trainable!!
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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.
Instructions for updating:
Use tf.where in 2.0, which has the same broadcast rule as np.where
Writing to /content/drive/MyDrive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/model/runs_0/best

Writing to /content/drive/MyDrive/Deep-Learning-With-Python/chapter8/CCF_ner/model/runs_0/cur

WARNING:tensorflow:From test_bert.py:297: The name tf.train.Saver is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.Saver instead.

WARNING:tensorflow:From test_bert.py:297: The name tf.global_variables is deprecated. Please use tf.compat.v1.global_variables instead.

WARNING:tensorflow:From test_bert.py:302: The name tf.global_variables_initializer is deprecated. Please use tf.compat.v1.global_variables_initializer instead.

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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]
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1105
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posted @ 2020-12-13 11:17  西西嘛呦  阅读(1113)  评论(0编辑  收藏  举报