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概述
本文基于 pytorch-pretrained-BERT(huggingface)版本的复现，探究如下几个问题：
- pytorch-pretrained-BERT的基本框架和使用
- 如何利用BERT将句子转为词向量
- 如何使用BERT训练模型（针对SQuAD数据集的问答模型，篇幅问题，可能下篇再写）
因为已经有很多文章对BERT的结构和效果做了详尽的介绍，所以对于模型的效果和结构就不在这里赘述了。
基本框架和使用
环境
首先，利用pip安装包：
1 pip install pytorch-pretrained-bert
这种安装方法可能会导致一个编码问题，具体细节可以参考这里。作者已经把这个错误改了过来，但是没有发布新的版本（当前版本为0.1.2），因此需要我们先从github上下载源码，然后安装：
1 pip install [--editable] .
结构
Google提供了6种预训练的模型，具体细节如下：
bert-base-uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parametersbert-large-uncased: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parametersbert-base-cased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads , 110M parametersbert-base-multilingual: 102 languages, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parametersbert-base-chinese: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters
作者对于每个预训练的模型都提供了6个model类和3个tokenizer类供我们使用。具体的模型简介和参数可以参照这里README中pytorch model和Tokenizer部分。
1 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
2 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
初始化
上面就是对model和tokenizer进行初始化的代码，“BertTokenizer”和“BertModel”可以替换为自己需要的模型和分词器，后面函数的参数对应6中预训练的模型。由于是预训练的模型，所以肯定是要下模型和词表的，作者把资源放到了亚马逊的云上，链接写在了一个环境变量里，如果第一次使用，要提前下载，下载后的文件存放在cache文件夹：~/.pytorch_pretrained_bert/下。
1 PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP = {
2 'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased.tar.gz",
3 'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased.tar.gz",
4 'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased.tar.gz",
5 'bert-base-multilingual': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual.tar.gz",
6 'bert-base-chinese': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese.tar.gz",
7 }
不知道其他人下载情况如何，反正在我这边利用requeset去下就很慢，所以肯定是想提前下好，然后放过去的。这是我踩的一个大坑。在Folx上下好模型后，我欣喜的关掉了那个贼慢的python程序（虽然显示已经下了一半了），一波美滋滋的拷贝之后，发现并没有卵用，它并没有识别我下好的文件，又重新开始request了。只能先让它慢悠悠的下着，看看下下来的东西是啥，然后去读读源码。
后来发现大概的流程是这样的，它会把文件先下到一个tmp文件夹中，然后复制到cache文件夹下。（但我已经把资源放到里面了啊，并无卵用！）在读代码的同时，tokenizer的东西下好了，经过代码和文件的双重验证：它会把链接名和一堆烂七八糟的tag加起来做MD5，然后作为文件名，过程很复杂，看不太懂。
经过再一次深入的阅读，我发现了它大概的流程：它会先判断 from_pretrained 函数的参数，如果是上文中 PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP 已有的，就会去cache里找；如果不是，就会判断它是不是一个路径，会在这个路径下找需要的文件，一个config文件和一个bin文件，正好和我们下载的文件对应。
1 """
2 Params:
3 pretrained_model_name: either:
4 - a str with the name of a pre-trained model to load selected in the list of:
5 . `bert-base-uncased`
6 . `bert-large-uncased`
7 . `bert-base-cased`
8 . `bert-base-multilingual`
9 . `bert-base-chinese`
10 - a path or url to a pretrained model archive containing:
11 . `bert_config.json` a configuration file for the model
12 . `pytorch_model.bin` a PyTorch dump of a BertForPreTraining instance
13 *inputs, **kwargs: additional input for the specific Bert class
14 (ex: num_labels for BertForSequenceClassification)
15 """
16
接下来的操作就简单了，直接贴代码：
1 UNCASED='./bert-base-uncased' # your path for model and vocab
2 VOCAB='bert-base-uncased-vocab.txt'
3 tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(os.path.join(UNCASED,VOCAB))
4 model = BertModel.from_pretrained(UNCASED)
需要注意的是，Tokenizer需要的是词表，我们看到的model需要的是文件，词表的链接如下：
1 PRETRAINED_VOCAB_ARCHIVE_MAP = {
2 'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt",
3 'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased-vocab.txt",
4 'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased-vocab.txt",
5 'bert-base-multilingual': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-vocab.txt",
6 'bert-base-chinese': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese-vocab.txt",
7 }
利用BERT获取词向量
作者其实在README中的 Usage给出了将句子转为词向量的demo，但是有点简略。同时，作者在extract_features.py中提供了详细的使用方法，接下来的内容就是对这里面的代码进行解读了。
因为Usage中的注释已经很详细了，所以接下来重点关注两个点：
- 如何批量处理（将文件中的句子转为词向量）
- 获得的词向量结构如何，是模型的哪个部分的输出
批量处理
1 layer_indexes = [int(x) for x in args.layers.split(",")]
2 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(args.bert_model)
3 examples = read_examples(args.input_file)
4 features = convert_examples_to_features(
5 examples=examples, seq_length=args.max_seq_length, tokenizer=tokenizer)
6 unique_id_to_feature = {}
7 for feature in features:
8 unique_id_to_feature[feature.unique_id] = feature
9 model = BertModel.from_pretrained(args.bert_model)
其实处理的流程很简单，就是读入文件，然后将其转为需要的格式（InputFeatures类），然后利用模型进行处理。重点在于文件读取的函数中：
1 def read_examples(input_file):
2 """Read a list of `InputExample`s from an input file."""
3 examples = []
4 unique_id = 0
5 with open(input_file, "r") as reader:
6 while True:
7 line = convert_to_unicode(reader.readline())
8 if not line:
9 break
10 line = line.strip()
11 text_a = None
12 text_b = None
13 m = re.match(r"^(.*) \|\|\| (.*)$", line)
14 if m is None:
15 text_a = line
16 else:
17 text_a = m.group(1)
18 text_b = m.group(2)
19 examples.append(
20 InputExample(unique_id=unique_id, text_a=text_a, text_b=text_b))
21 unique_id += 1
22 return examples
最关键的部分就是13行的那个正则表达式，模型中对于文本会分成两部分，part A 和 part B。在这个函数中，将两个部分的文本以“ ||| ” 分割（注意前后有空格），所以文件中的每一行应该是“I love you ||| Hello world”这样。
词向量结构
1 all_encoder_layers, _ = model(input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=input_mask)
2 all_encoder_layers = all_encoder_layers
3
4 for b, example_index in enumerate(example_indices):
5 feature = features[example_index.item()]
6 unique_id = int(feature.unique_id)
7 # feature = unique_id_to_feature[unique_id]
8 output_json = collections.OrderedDict()
9 output_json["linex_index"] = unique_id
10 all_out_features = []
11 for (i, token) in enumerate(feature.tokens):
12 all_layers = []
13 for (j, layer_index) in enumerate(layer_indexes):
14 layer_output = all_encoder_layers[int(layer_index)].detach().cpu().numpy()
15 layer_output = layer_output[b]
16 layers = collections.OrderedDict()
17 layers["index"] = layer_index
18 layers["values"] = [
19 round(x.item(), 6) for x in layer_output[i]
20 ]
21 all_layers.append(layers)
22 out_features = collections.OrderedDict()
23 out_features["token"] = token
24 out_features["layers"] = all_layers
25 all_out_features.append(out_features)
26 output_json["features"] = all_out_features
27 writer.write(json.dumps(output_json) + "\n")
19行得到的是一个list，长度为网络的层数，每个元素是[batch,sequence,embedding]的向量。
对于每个序列，序列中每个向量的token，分别获取它相应层（由参数arg.layers控制，本文中是最后四层）的编码。最后对于每个序列中的每个token会获取到[layer,dimension]大小的向量作为features。