如何加载部分预训练的 pytorch 模型？答案

【问题标题】：How can I load a partial pretrained pytorch model?如何加载部分预训练的 pytorch 模型？
【发布时间】：2020-07-27 10:00:01
【问题描述】：

我正在尝试让 pytorch 模型在句子分类任务上运行。当我处理医学笔记时，我正在使用 ClinicalBert (https://github.com/kexinhuang12345/clinicalBERT) 并希望使用其预训练的权重。不幸的是，ClinicalBert 模型仅将文本分类为 1 个二进制标签，而我有 281 个二进制标签。因此，我试图实现此代码https://github.com/kaushaltrivedi/bert-toxic-comments-multilabel/blob/master/toxic-bert-multilabel-classification.ipynb，其中 bert 之后的最终分类器为 281 长。

如何在不加载分类权重的情况下从 ClinicalBert 模型加载预训练的 Bert 权重？

天真地尝试从预训练的 ClinicalBert 权重中加载权重，我收到以下错误：

size mismatch for classifier.weight: copying a param with shape torch.Size([2, 768]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([281, 768]).
size mismatch for classifier.bias: copying a param with shape torch.Size([2]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([281]).

我目前尝试替换 pytorch_pretrained_bert 包中的 from_pretrained 函数，并像这样弹出分类器权重和偏差：

def from_pretrained(cls, pretrained_model_name, state_dict=None, cache_dir=None, *inputs, **kwargs):
    ...
    if state_dict is None:
        weights_path = os.path.join(serialization_dir, WEIGHTS_NAME)
        state_dict = torch.load(weights_path, map_location='cpu')
    state_dict.pop('classifier.weight')
    state_dict.pop('classifier.bias')
    old_keys = []
    new_keys = []
    ...

我收到以下错误消息：信息 - 建模诊断 - BertForMultiLabelSequenceClassification 的权重未从预训练模型初始化：['classifier.weight', 'classifier.bias']

最后我想从clinicalBert预训练权重加载bert嵌入，并随机初始化顶级分类器权重。

【问题讨论】：

标签： python machine-learning pytorch pre-trained-model spacy-transformers

【解决方案1】：

在加载之前删除状态字典中的键是一个好的开始。假设您使用nn.Module.load_state_dict 加载预训练的权重，那么您还需要设置strict=False 参数以避免意外或丢失键导致的错误。这将忽略 state_dict 中不存在于模型中的条目（意外键），并且对您而言更重要的是，会将缺失的条目保留为默认初始化（缺失键）。为安全起见，您可以检查方法的返回值，以验证相关权重是否属于缺失键的一部分，并且没有任何意外键。

【讨论】：