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在使用PyTorch和Transformers构建中文NLP训练框架之前，你需要确保已经安装了以下库：
PyTorch：可以通过官方网站或者命令行安装。
Transformers：可以通过pip安装。可以使用以下命令进行安装：
pip install transformers 接下来，我将为你提供一个基本的NLP训练框架的代码示例，以帮助你上手。
import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW # 加载预训练模型和tokenizer model_name = 'bert-base-chinese' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) # 定义训练数据 train_sentences = ['这是一个正样本', '这是一个负样本'] train_labels = [1, 0] # 数据预处理 input_ids = [] attention_masks = [] for sent in train_sentences: encoded_dict = tokenizer.encode_plus( sent, add_special_tokens=True, max_length=64, pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, return_tensors='pt', ) input_ids.append(encoded_dict['input_ids']) attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask']) input_ids = torch.cat(input_ids, dim=0) attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0) labels = torch.tensor(train_labels) # 定义训练参数 batch_size = 16 epochs = 10 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5) # 创建数据加载器 data = torch.utils.data.TensorDataset(input_ids, attention_masks, labels) sampler = torch.utils.data.RandomSampler(data) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(data, sampler=sampler, batch_size=batch_size) # 训练模型 model.train() for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for batch in dataloader: optimizer.zero_grad() batch_input_ids, batch_attention_masks, batch_labels = batch outputs = model(batch_input_ids, attention_mask=batch_attention_masks, labels=batch_labels) loss = outputs.loss total_loss += loss.item() loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch {epoch+1} Loss: {total_loss}') # 保存模型 output_dir = './model/' model.save_pretrained(output_dir) tokenizer.save_pretrained(output_dir) 上述代码的步骤概述如下：
导入所需的库。
加载预训练模型和tokenizer。
定义训练数据。
进行数据预处理，包括tokenization和padding。
定义训练参数，如batch size和epochs。
创建数据加载器。
训练模型，通过计算loss进行反向传播和参数更新。
保存训练好的模型和tokenizer。
你可以根据自己的数据和需求对代码进行修改和扩展。希望这个代码示例能帮助你入门使用PyTorch和Transformers进行中文NLP训练。
