自然语言推断：微调BERT

[xiaotinghe]

http://zh-v2.d2l.ai/chapter_natural-language-processing-applications/natural-language-inference-bert.html

[Tang_Yan]

Win10环境，单GPU运行Jupyter以下有错：

1. data_dir = d2l.download_extract(‘SNLI’)，永远不能解压缩下载的SNLI数据
2. class SNLIBERTDataset 中
   def _preprocess(self, all_premise_hypothesis_tokens):
   pool = multiprocessing.Pool(4) # 使用4个进程
   out = pool.map(self._mp_worker, all_premise_hypothesis_tokens)

pool.map函数貌似会卡死。

[HeartSea15]

1. bert.small是用256给出的参数训练出来的吗，前面在14.9和14.10节中预训练bert是用的128训练，怎么这里改成了256？
   

   

2. 代码里没有设置ignore_stale_grad=true，请问何来设置的呢？
   

   
   
   

[xiao_kai]

完结撒花
BTW
这篇的代码有BUG，无论是’bert.base’还是’bert.small’，都有不同的BUG
解决方法：

1. 关于李沐书籍中“15.7 自然语言推断：微调BERT”节代码问题总结-pudn.com
2. 完整BERT存在BUG（网络结构与预训练文件不匹配）解决方法：
   李沐动手学深度学习V2-BERT微调和代码实现_cv_lhp的博客-CSDN博客_bert微调代码
   上面的方法亲测有效

[13258377475a]

微调以后的bert模型我应该如何正确保存呢，再次加载优势如何加载的呢

[chris_wu]

中文版居然比英文版少了7章内容，而且很多术语还不一致

[PyChef]

有人试过用这个bert模型实现自然语言推断的输入和输出判断吗

[king5699]

1. windows 环境下默认字符集编码是 cp936，d2l 的源码里没有写明用 utf-8 来 open 文件，所以用的是操作系统默认字符集，与SNLI不一致导致打开失败
2. 多进程执行的函数，需要从其他模块 import 进来才能使用

[bobo123bobo]

请问这个怎么解决呢，在网上没找到可行的解决办法

[Sicrve11]

windows中的多进程几乎不可用，我在linux系统下面可以使用multiprocessing轻松实现多进程，但是同样的代码在windows中不可行，应该是__name__标识符相关的问题，但是依然没有一个优雅的解决方案。

[LightRoastKenyaPeabe]

这是我照葫芦画瓢写的predict，运行没什么问题

[Lynnzake]

查了一下, PyTorch 在计算梯度时会自动忽略那些没有参与当前计算图的参数，也就是说这些参数的梯度不会被更新。所以一般来说，你可能不需要手动设置 ignore_stale_grad。 这个地方的这个参数是对mxnet这个框架而言的，你可以回去翻一下，mxnet的实现中设置了这个参数