【Python学习笔记】Optuna + Transformer B站视频实践

【Python学习笔记】Optuna + Transformer 实践

背景前摇（省流可不看）：
之前以泰坦尼克号数据集为案例，学习了Optuna的基本操作，为了进一步巩固知识和便于包装简历，决定找个唬人一点的项目练练手。
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B站大学学习视频：【手把手带你实战HuggingFace Transformers-番外技能篇】基于Optuna的transformers模型自动调参
https://www.bilibili.com/list/watchlater?oid=875968820&bvid=BV1NN4y1S7i8&spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_view_later.content.click
传送门
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正文：
划重点：权重参数是模型（通过梯度下降等）自己一点点学到的，超参数是需要人为设置的。
按我的理解打个粗略的比方：权重参数表示模型“学什么”，超参数表示模型“怎么学”。比如说一个学生要上学，如果父母有车有时间送，那就坐家里的车去学校，如果父母没车或者没时间，他就走路或者骑自行车、坐公交等去学校。他怎么去学校很大程度上他父母会决定，当然要是他父母没说话，他自己也会有个默认选择，这就是超参数。
至于上学路上他花多久时间，走快点走慢点，要不要顺路买个早点或者等等同班同学，还是一大早直奔学校沉迷学习，这就是他自己决定看啥更重要了，即权重参数。（该例子很不贴切严谨，仅代表个人理解，请勿较真）

“一个最优目标的定义”，之前泰坦尼克号那个案例，最优目标就是希望均方根差(root mean square error，缩写RMSE)最小。
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原作者的示例代码库下载地址：https://github.com/zyds/transformers-code
添加链接描述

（看起来好NB好系统好全面的教程！在下技术小白先膜拜一波，感谢大佬的无私分享）
找到这个名为hyp_tune_optuna.ipynb的代码：

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我一开始以为这个代码需要一个特别麻烦的库PyTorch（后面发现并不用……直接装需要的俩库就完事了……），还是把教程放在这里吧。
第一次安装的话很费劲，大家想试试的千万做好耗时间的心理准备：
https://cloud.tencent.com/developer/article/2154882
腾讯云yyds

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pip install 一下 transformer 和 dataset 库。

检查一下，原视频UP的Github，发现适配的Transformer是4.36.2的，先把这个搞定：
（这我习惯不好，应该在开始跑项目装环境之前就先看看示例用的什么版本，免得后来费事卸载重装，大家不要学我。）

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如果安装完这俩库，一运行还报一个huggingface相关的错，别担心，按照提示，输入命令‘pip install transformers -U’执行即可搞定。

前面几个Step主要在装库，载入数据集，创建模型等，正常运行即可。
到Step4这里开始莫名其妙地扯拐：

RuntimeError: Failed to import transformers.models.bert.configuration_bert because of the following error (look up to see its traceback):
Failed to import transformers.onnx.config because of the following error (look up to see its traceback):
DLL load failed while importing _imaging: 找不到指定的模块。
不要怕，遇到这种差东西的报错一般都是环境问题，复制报错让Kimi看看：

基本上看来是环境没配对造成的了，十有八九这个锅还是Python背。————————————————————————————————————————————

后再运行发现他的报错变简单了：DLL load failed while importing _imaging: 找不到指定的模块。

再针对这个报错搜索，发现是Pillow版本太低导致的：
发现输出还有bug，再搜：
Map: 0%| | 0/6988 [00:00<?, ? examples/s]
Unexpected exception formatting exception. Falling back to standard exception
Traceback (most recent call last):
File “c:\Users\admin\anaconda3\envs\optuna-example\lib\site-packages\PIL\Image.py”, line 108, in
raise ImportError(msg)
ImportError: The _imaging extension was built for another version of Pillow or PIL:
Core version: 10.4.0
Pillow version: 9.3.0

发现需要10.4.0版本的Pillow，那就卸载重新再装这个版本，中间搜到有人的教程说要多Uninstall几次。
如果还是没效果的话把命令行和VSCode都关了重新打开运行试试，我就是VSCode这块反复装都报错，这块死活都过不去，一气之下全关了，换成Jupyter Notebook重新开始运行，结果一下子就好了，并且以后换成VSCode打开也没问题了。

后面遇到evaluate等库没有的话也不要怕，阅读报错提示+网上搜索，跟着教程pip install就是。人工智能这块就是装环境比较复杂，新手适应起来有一段时间，玩熟了就是小菜一碟了。
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把环境问题解决以后就可以顺利跑代码了，先展示一下运行效果：




可以看出这个运行时间真的需要很久，一上午过去了，最后一个代码块都还在读条中。这也是为什么我建议在把环境装上以后先把代码跑起来，然后再跟着视频学细节。（github的代码是UP老师已经改好的，所以不用担心好不容易跑完了结果发现代码要改的情况）
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要进行自动调参，模型每一次调整都要重新进行初始化，这个时候就不能给一个现成已经初始化好的模型了，需要把初始化模型包装成一个方法提供给Trainer。

自动调参数据量比较大的时候，不想要输出特别多的日志，就把logging_steps调得大一些。

老师在这一段详细带了看后端代码，这一段要认真听。
（顺便提一句，虽然看了不少教程，但我还是觉得计算机和人工智能的相关知识就和天上的星星一样多，无论怎么学都感觉还有好多不会的东西……）
这里介绍了四种调参的后端，我们这里用到的是第一种，也是默认的Optuna。



跟着UP老师的指导一步步往里找，最后发现今天这种使用方式和之前的泰坦尼克号案例（详见主页上一篇文章）应用Optuna的方式有一些相似之处，最后都是回到安装库和字典传超参数。但是具体怎么调用的方式又有一些区别，先前那种更像是简明扼要直接定义一个对象就使用，这里用的感觉比较隐晦，不知道是不是算作一种封装？或者，集成？可能这就是大型项目和小白练手的区别吧。
后面老师微改了一下代码，直接把字典放进这个函数指定超参数，感觉这就和泰坦尼克号案例里面直接调用的方式有点像了。

泰坦尼克号案例使用Optuna的例子：https://www.kaggle.com/code/yunsuxiaozi/learn-to-use-the-optuna/notebook
原网页传送门

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一些代码细节：
一前一后的这两个数字代表的是可调参数的范围：
batch_size大多设置为2的倍数，按指数增长去调，而不是1加1这样改。

使用这种方式的时候，不仅仅可以调Batch_Size，还可以调整优化器，比如用Adam，SVD等，比如老师在后续视频中示范的这样：

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我的电脑最后跑出来的结果：完成了8个Trial，但其实到第3个Trial的时候已经达到极限了。

对比一下UP老师的结果：

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老师展示的训练案例：中间发现效果不理想，直接剪枝停掉这次实验。这也是超参数的策略之一，决定什么时候停止实验。

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最后UP老师的总结：