Python, PyTorch, Hugging Face Transformers에서 'collate_fn'을 Dataloader와 함께 사용하는 방법

Python, PyTorch, Hugging Face Transformers에서 'collate_fn'을 Dataloader와 함께 사용하는 방법

개요

'collate_fn' 사용 방법

1. 데이터 로드

   먼저, Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용하여 데이터를 로드합니다. 다음은 예시입니다.

   from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorForTokenClassification
   
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
   
   # 데이터 로드 코드
   

2. 'collate_fn' 정의

   다음으로, 'collate_fn' 함수를 정의합니다. 이 함수는 다음과 같은 매개변수를 받습니다.

   • batch: 데이터 목록
   • tokenizer: 토크나이저 객체

   'collate_fn' 함수는 다음과 같은 작업을 수행해야 합니다.

   • 각 데이터 포인트를 토크나이징합니다.
   • 토큰 ID, 어텐션 마스크, 라벨 (있는 경우)을 포함하는 딕셔너리를 만듭니다.
   • 배치 처리를 위해 딕셔너리 목록을 반환합니다.

   다음은 'collate_fn' 함수의 예시입니다.

   def collate_fn(batch, tokenizer):
       inputs = tokenizer(batch["text"], return_tensors="pt")
       labels = torch.tensor(batch["labels"])
       return inputs, labels
   
   

3. Dataloader 설정

   마지막으로, 'collate_fn' 함수를 Dataloader에 전달합니다.

   data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer)
   
   dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, collate_fn=collate_fn)
   

추가 정보

• 'collate_fn' 함수를 사용하여 사용자 정의 데이터 변환을 수행할 수 있습니다.

예제 코드

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, DataCollatorForTokenClassification

# 데이터 로드
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 데이터 로드 코드

# 'collate_fn' 정의
def collate_fn(batch, tokenizer):
    inputs = tokenizer(batch["text"], return_tensors="pt")
    labels = torch.tensor(batch["labels"])
    return inputs, labels

# Dataloader 설정
data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer)

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, collate_fn=collate_fn)

# 모델 생성 및 학습
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

for epoch in range(10):
    for batch in dataloader:
        inputs, labels = batch
        outputs = model(**inputs)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 모델 평가
# ...

이 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다.

1. 'collate_fn' 함수를 정의하여 데이터를 토크나이징하고 배치 처리를 위한 딕셔너리를 만듭니다.
2. 'collate_fn' 함수를 사용하여 Dataloader를 설정합니다.
3. 모델을 생성하고 학습합니다.

'collate_fn' 대체 방법

Hugging Face Transformers DataCollator

Hugging Face Transformers 라이브러리는 다양한 'DataCollator' 클래스를 제공합니다. 'DataCollator' 클래스는 'collate_fn' 함수와 유사한 기능을 수행하지만 더 간편하게 사용할 수 있습니다.

from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorForTokenClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer)

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, collate_fn=data_collator)

직접 데이터 변환

def collate_fn(batch):
    inputs = []
    labels = []

    for data in batch:
        # 데이터 변환 코드

        inputs.append(input)
        labels.append(label)

    return inputs, labels

PyTorch Dataset

PyTorch Dataset 클래스를 사용하여 데이터를 로드하고 변환할 수 있습니다.

class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        # 데이터 변환 코드

        return input, label

dataloader = DataLoader(MyDataset(dataset), batch_size=16)