有时候我们并不想使用Transformers来训练别人的预训练模型，而是想用来训练自己的模型，并且不想写训练过程代码。这时，我们可以按照一定的要求定义数据集和模型，就可以使用Trainer类来直接训练和评估模型，不需要写那些训练步骤了。

使用Trainer类训练自己模型步骤如下，以网络退化现象和残差网络效果中的残差模型为例：

导入必要库

import torch
from torch import nn
from datasets import Dataset
from transformers import Trainer, TrainingArguments

# 驱动选择
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

准备数据

X = torch.zeros((26, 26), dtype=torch.float32).to(device=device)
labels = []
for i in range(26):
    labels.append((i+1) % 26)
    X[i][i] = 1.
labels = torch.tensor(labels)
dataset = Dataset.from_dict({'x':X, 'labels':labels})

• 注意

  Trainer训练时，会将dataset中的数据按照对应的键值传入，因此需要在自己模型的forward方法中接收键值变量。如上例，需要将方法写为：forward(self, x, labels)

构建网络

# 残差网络
class RN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(RN, self).__init__()
        self.linear_stack = nn.Sequential(
            nn.Linear(26, 64),
            nn.Hardsigmoid(),
            nn.Linear(64, 26),
            nn.Hardsigmoid(),
        )
        
        self.linear_stack_2 = nn.Sequential(
            nn.Linear(26, 64),
            nn.Hardsigmoid(),
            nn.Linear(64, 64),
            nn.Hardsigmoid(),
        )
        
        self.output_layer = nn.Linear(64, 26)
        
        self.loss_f = nn.CrossEntropyLoss()
        
    def forward(self, x, labels, mode='train'):
        y = self.linear_stack(x)
        # 残差
        y = y+x
        y = self.linear_stack_2(y)
        y = self.output_layer(y)
       
        if mode is 'train':
            return {
                'loss':self.loss_f(y, labels),
                'predictions':y
            }
        
        return y

网络与之前完全一致，只是改了下前向传播方法，这里的mode=’train’是为了后续自己使用模型加的，也可以不要。

创建Trainer类

# 生成模型实例
model = RN().to(device=device)

def compute_metrics(pred):
    labels = pred.label_ids
    preds = pred.predictions.argmax(-1)
    acc = (labels == preds).sum()/len(labels)
    return {
        'accuracy': acc,
    }

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',         # output directory 结果输出地址
    num_train_epochs=1000,          # total # of training epochs 训练总批次
    per_device_train_batch_size=1,  # batch size per device during training 训练批大小
    per_device_eval_batch_size=1,   # batch size for evaluation 评估批大小
    logging_dir='./logs/rn_log',    # directory for storing logs 日志存储位置
    learning_rate=1e-3,             # 学习率
    save_steps=False,               # 不保存检查点
)

trainer = Trainer(
    model=model,                      # the instantiated 🤗 Transformers model to be trained 需要训练的模型
    args=training_args,               # training arguments, defined above 训练参数
    train_dataset=dataset,            # training dataset 训练集
    eval_dataset=dataset,             # evaluation dataset 测试集
    compute_metrics=compute_metrics   # 计算指标方法
)

trainer.train()
trainer.evaluate()

训练过程：

评估结果：

保存模型

trainer.save_model()

加载并使用模型

checkpoint = torch.load('./results/pytorch_model.bin')
model = RN().to(device)
model.load_state_dict(checkpoint)
model(X.to(device), torch.tensor(labels).to(device))['predictions'].argmax(1)