上一节介绍了transformers的安装，和预训练模型的加载方法，本节我们结合一个例子，来介绍预训练模型的使用过程。

使用 BERT 这个预训练模型，主要分为两步：第一步，使用 BertTokenizer 进行分词，并将词转化为id；第二步，使用 BertModel 进行词编码，将每个词编码成 768 维的向量。

类比之前项目的场景，就是 word2vec 的 word2id 和 embedding 过程。

代码示例

1、单句分词 

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('./huggingface/bert-base-chinese')

# 分词并编码
token = tokenizer.encode('北京欢迎你')
print(token)
# [101, 1266, 776, 3614, 6816, 872, 102]

# 简写形式
token = tokenizer('北京欢迎你')

# 解码
print(tokenizer.decode([101, 1266, 776, 3614, 6816, 872, 102]))

# 查看特殊标记
print(tokenizer.special_tokens_map)

# 查看特殊标记对应id
print(tokenizer.encode(['[UNK]', '[SEP]', '[PAD]', '[CLS]', '[MASK]'], add_special_tokens=False))
# [100, 102, 0, 101, 103]

2、批处理 

# 等长填充
batch_token1 = tokenizer(['北京欢迎你', '为你开天辟地'], padding=True, return_tensors='pt')
print(batch_token1)
print(batch_token1['input_ids'])

# 截断
batch_token2 = tokenizer(['北京欢迎你', '为你开天辟地'], max_length=5, truncation=True)
print(batch_token2)

# 填充到指定长度，超过的截断
batch_token3 = tokenizer(['北京欢迎你', '为你开天辟地'], max_length=10, truncation=True, padding='max_length')
print(batch_token3)

3、词向量编码 

from transformers import BertModel
from transformers import logging

logging.set_verbosity_error()

model = BertModel.from_pretrained('./huggingface/bert-base-chinese')
encoded = model(batch_token1['input_ids'])
print(encoded)

encoded_text = encoded[0]
print(encoded_text.shape)

本文链接：http://ichenhua.cn/edu/note/512

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