1. 环境准备

1. 安装transformers库

pip3 install transformers

2. 下载预训练模型 bert-base-chinese 通过 Models - Hugging Face下载
   
   下载完成之后是这样
   
3. 安装anacoda download中文大蟒蛇，是一个开源的Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。
4. 安装pytorch
   接着进入pytorch官网，链接: 官网. 到开之后选取下图所示的osx即可，(windows)不带gpu的也就是没有cuda可以选择cpu only 那一行。
   
   验证是否OK

import  torch
print(torch.__version__)
print('gpu:', torch.cuda.is_available())	

5. 安装pytorch-transformers

pip3 install pytorch-transformers

简而言之就是一个目前用于自然语言处理(NLP)的最先进的预训练模型库。该库目前包含了如下列所示模型的PyTorch实现、预训练模型权重、使用脚本和下列模型的转换工具：Bert、GPT、GPT-2、Transformer-XL、XLNet、XLM

2. HuggingFace简介

对于AI开发者的GitHub，提供了模型、数据集（文本|图像|音频|视频）、类库（Transformer|peft|accelerate）、教程等。HuggingFace把AI项目的研发流程标准化，即准备数据集、定义模型、训练和测试，如下图所示：

1. 社区
   HuggingFace是一个高速发展的社区，包括Meta、Google、Microsoft、Amazon在内的超过5000家组织机构在为HuggingFace开源社区贡献代码、数据集和模型。目前包括模型236,291个，数据集44,810个。刚开始大多数的模型和数据集是NLP方向的，但图像和语音的功能模型正在快速更新中。
2. GitHub
   可以看到包括常用的transformers、datasets、diffusers、accelerate、pef和optimum类库：

[1] Hugging Face博客：https://huggingface.co/blog/zh
[2] Hugging Face GitHub：https://github.com/huggingface/

3. 模型运用

以下示例：利用Bert序列预训练好的模型 bert-base-chinese ，将两个句子的特征提取出来，得到一个二维向量，每一维度32dim。

import torch
import pytorch_transformers
from pytorch_transformers import BertModel, BertConfig, BertTokenizer
from torch import nn

# 自己下载模型相关的文件，并指定路径
config_path = 'bert-base-chinese/config.json'
model_path = 'bert-base-chinese/pytorch_model.bin'
vocab_path = 'bert-base-chinese/vocab.txt'


# ——————构造模型——————
# 在BertModel后面加上一个全连接层，能够调整输出feature的维度。
class BertTextNet(nn.Module):
    def __init__(self, code_length): # code_length为fc映射到的维度大小
        super(BertTextNet, self).__init__()

        # 使用pytorch_transformers本身提供的预训练BertConfig，以及加载预训练模型
        modelConfig = BertConfig.from_pretrained(config_path)
        self.textExtractor = BertModel.from_pretrained(model_path, config=modelConfig)
        embedding_dim = self.textExtractor.config.hidden_size

        self.fc = nn.Linear(embedding_dim, code_length)
        self.tanh = torch.nn.Tanh()

    def forward(self, tokens, segments, input_masks):
        output = self.textExtractor(tokens, token_type_ids=segments, attention_mask=input_masks)
        # outputs[0] 把输入到BertModel后得到的输出output，一般是使用它的第0维信息。
        text_embeddings = output[0][:, 0, :] # 代表图中的C的输出向量
        # output[0](batch size, sequence length, model hidden dimension)

        features = self.fc(text_embeddings)
        features = self.tanh(features)
        return features


textNet = BertTextNet(code_length=32)

# ——————用BertTokenizer对输入文本进行处理，从预训练模型中加载tokenizer——————
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(vocab_path)

texts = ["[CLS] 今天天气不错，适合出行。 [SEP]",
         "[CLS] 今天是晴天，可以出去玩。 [SEP]"]
tokens, segments, input_masks = [], [], []
for text in texts:
    tokenized_text = tokenizer.tokenize(text)  # 用tokenizer对句子分词
    print(tokenized_text)
    indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text)  # 索引列表，将词转换为整形
    print(indexed_tokens)
    tokens.append(indexed_tokens)  # 将每一个token 加进去
    segments.append([0] * len(indexed_tokens))
    print(segments)
    input_masks.append([1] * len(indexed_tokens))
    print(input_masks)

max_len = max([len(single) for single in tokens])  # 最大的句子长度
print(max_len)

for j in range(len(tokens)):
    padding = [0] * (max_len - len(tokens[j]))
    tokens[j] += padding
    segments[j] += padding
    input_masks[j] += padding
# segments列表全0，因为只有一个句子1，没有句子2
# input_masks列表1的部分代表句子单词，而后面0的部分代表paddig，只是用于保持输入整齐，没有实际意义。
# 相当于告诉BertModel不要利用后面0的部分

# 转换成PyTorch tensors
tokens_tensor = torch.tensor(tokens)
segments_tensors = torch.tensor(segments)
input_masks_tensors = torch.tensor(input_masks)

# ——————提取文本特征——————
text_hashCodes = textNet(tokens_tensor, segments_tensors, input_masks_tensors)  # text_hashCodes是一个32-dim文本特征
print(text_hashCodes)