几个提前知识
- TensorFlowJS可以简单认为有Browser和NodeJS两个版本，前者可以运行在浏览器，后者可以运行在NodeJS环境下
- NodeJS版本的模型推理速度比Python快哦！参考官方这个博客 https://blog.tensorflow.org/2020/05/how-hugging-face-achieved-2x-performance-boost-question-answering.html
- NodeJS版本理论上也是可以用GPU的
- 文本以NodeJS为基础，给出一个文本分类例子œ
- 按照当前的情况，NodeJS版本其实更适合直接调用Python训练好的模型使用，因为加载速度和推理速度都比Python版本快的原因，如果不是必须要用GPU的话对于小模型更是可以适合配合FaaS等工具更好的实现云AI函数
更多内容和代码可以参考这个REPO https://github.com/qhduan/bert-model/
TensorFlowJS/NodeJS的限制
- 一些算子不支持，例如python版本有的tf.strings.*下面的算子
- 虽然NodeJS版本可以加载TensorFlow 2.x saved model格式，但是不能继续训练（python是可以的）
- 训练速度还是比python的慢
测试环境准备
数据方面这里我们用之前ChineseGLUE https://github.com/ChineseGLUE/ChineseGLUE 的测试数据机LCQMC。这是一个判断两个问题是否等价的数据集，例如“喜欢打篮球的男生喜欢什么样的女生”和“爱打篮球的男生喜欢什么样的女生”等价。
注：新版本ChineseGLUE已经变为CLUEBenchmark https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE ，并没有这个数据集了。
代码语言：javascript复制$ curl --output train.json https://deepdialog.coding.net/p/dataset/d/dataset/git/raw/master/LCQMC/train.json
$ curl --output dev.json https://deepdialog.coding.net/p/dataset/d/dataset/git/raw/master/LCQMC/dev.json下载中文BERT的词表，几乎所有的中文BERT都是基于最开始谷歌发布的词表的，所以没什么区别
代码语言：javascript复制$ curl --output vocab.txt https://deepdialog.coding.net/p/zh-roberta-wwm/d/zh-roberta-wwm/git/raw/master/vocab.txt下载模型，并解压到bert目录
代码语言：javascript复制$ mkdir -p bert
$ cd bert
$ curl --output bert.tar.gz https://deepdialog.coding.net/p/zh-roberta-wwm/d/zh-roberta-wwm/git/raw/master/zh-roberta-wwm-L12.tar.gz
$ tar xvzf bert.tar.gz
$ cd ..安装Node依赖
代码语言：javascript复制npm i install @tensorflow/tfjs-node tokenizers代码
代码语言：javascript复制const fs = require('fs')
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node')
// huggingface的bert分词包
const BertWordPieceTokenizer = require('tokenizers').BertWordPieceTokenizer
/**
* 构建文本分类模型
* 输入的是BERT输出的sequence_output序列
* 输出2分类softmax
*/
function buildModel() {
const input = tf.input({shape: [null, 768], dtype: 'float32'})
// 这里之所以用rnn对bert输出序列进行训练，而不是直接针对[CLS]输出进行训练
// 是因为如果不fine-tune bert的参数的话，只用[CLS]效果会差一点
const rnn = tf.layers.bidirectional({
layer: tf.layers.lstm({units: 128, returnSequences: false})
})
// masking很重要，我封装的模型padding的部分会输出 0.0 （有可能是 -0.0，但是也可以被mask）
const mask = tf.layers.masking({maskValue: 0.0})
const dense = tf.layers.dense({units: 2, activation: 'softmax'})
const output = dense.apply(rnn.apply(mask.apply(input)))
const model = tf.model({inputs: input, outputs: output})
model.compile({
optimizer: 'adam',
loss: 'sparseCategoricalCrossentropy',
metrics: ['acc'],
})
return model
}
(async () => {
// 加载词表/分词和BERT
const wordPieceTokenizer = await BertWordPieceTokenizer.fromOptions({ vocabFile: "./vocab.txt" })
const bert = await tf.node.loadSavedModel('./bert')
// 构建数据流
// 文本输入会经过tokenizers
// 然后用bert计算出sequence_output
// 不更新bert的参数是因为nodejs现在还无法训练读取的模型
function makeGenerator(objs, batchSize) {
function* dataGenerator() {
let xs = []
let ys = []
for (const obj of objs) {
xs.push(obj['tokens'])
ys.push(Number.parseInt(obj['label']))
if (xs.length == ys.length && xs.length == batchSize) {
// 下面几行，是对数据进行padding到一样长度，补足的部分使用空字符串
const maxLength = Math.max.apply(
Math,
xs.map(x => x.length)
)
xs = xs.map(x => {
while(x.length < maxLength) {
x = x.concat([''])
}
return x
})
xs = tf.tensor(xs)
// 这一步是得到bert的输出结果
// 如果输入是dict格式，输出也会是dict格式，可以参考tfjs的源代码
// 这一步也可以单独用，就类似bert-as-a-service一样
xs = bert.predict({
input_1: xs
})['sequence_output']
ys = tf.tensor(ys)
// bert的输出作为文本分类模型的输入(xs)
// 标签作为文本分类模型的目标(ys)
yield {xs, ys}
xs = []
ys = []
}
}
}
return dataGenerator
}
// 数据集，格式是jsonl，所以用这种方法读取
console.log('Read dataset')
const trainObjs = fs.readFileSync(
'train.json',
{encoding: 'utf-8'}
).split(/n/).map(JSON.parse)
const devObjs = fs.readFileSync(
'dev.json',
{encoding: 'utf-8'}
).split(/n/).map(JSON.parse)
// 这里先对分词，是因为分词是async异步函数，而tensorflowjs的generator不支持异步yield
console.log('Tokenize train dataset')
for (const obj of trainObjs) {
obj['tokens'] = (await wordPieceTokenizer.encode(
obj['sentence1'], obj['sentence2']
)).tokens
}
console.log('Tokenize dev dataset')
for (const obj of devObjs) {
obj['tokens'] = (await wordPieceTokenizer.encode(
obj['sentence1'], obj['sentence2']
)).tokens
}
console.log('Start training')
const batchSize = 32
const dsTrain = tf.data.generator(makeGenerator(trainObjs, batchSize)).repeat()
const dsDev = tf.data.generator(makeGenerator(devObjs, batchSize)).repeat()
const model = buildModel()
model.fitDataset(dsTrain, {
batchesPerEpoch: Math.floor(trainObjs.length / batchSize),
epochs: 1,
batch_size: batchSize,
validationData: dsDev,
validationBatches: Math.floor(devObjs.length / batchSize),
})
model.evaluateDataset(dsDev, {
batches: Math.floor(devObjs.length / batchSize),
})
})()
