预训练模型的使用方法
使用预训练模型涉及加载预训练的权重到模型中，利用其在下游任务（如分类、检测等）上进行微调或直接推理。以下是使用预训练模型的步骤和示例代码：
1. 确定预训练模型与任务匹配
- 首先，确认所选的预训练模型适合当前任务。例如，ViLT 模型适合图像与文本的多模态任务（如视觉问答、图像文本匹配）。
- 检查预训练模型的输入和输出需求。比如，ViLT 需要图像和文本的联合输入。
2. 加载预训练模型
- 在代码中，模型加载预训练权重的方式可以是：
- 自动下载预训练权重（如果模型库支持）。
- 指定路径加载本地预训练权重。
- 例如，代码片段中的
load_path表示预训练权重文件路径。
3. 代码示例
假设我们使用 ViLTransformerSS 类并且有预训练权重文件 path/to/pretrained/model.ckpt，这里是加载和微调它的示例：
import torch# 配置文件示例
config = {"load_path": "path/to/pretrained/model.ckpt","finetune_first": False, # 是否在下游任务之前进行微调"test_only": False, # 是否仅进行推理"hidden_size": 768,"vocab_size": 30522,"num_layers": 12,"num_heads": 12,"mlp_ratio": 4,"drop_rate": 0.1,"max_text_len": 40,"max_image_len": 196,"loss_names": {"mlm": 1,"itm": 1,"vqa": 1,"hatememes": 0,"food101": 0,"mmimdb": 0,"nlvr2": 0,"irtr": 0,}
}# 初始化模型并加载预训练权重
model = ViLTransformerSS(config)# 如果需要微调或只推理的设定
if config["load_path"] != "":ckpt = torch.load(config["load_path"], map_location="cpu")model.load_state_dict(ckpt["state_dict"], strict=False)print("Loaded pretrained weights.")# 进行模型训练
trainer = pl.Trainer(max_epochs=5)
trainer.fit(model, train_dataloader, val_dataloader)
4. 选择特定层进行微调
一些应用中，我们可能希望冻结部分层，只微调最后几层或任务头部。可以在模型初始化时设置参数 requires_grad=False：
for param in model.transformer.parameters():param.requires_grad = False # 冻结Transformer的参数
5. 使用预训练模型进行推理
如果只是使用模型进行推理而不训练，可以直接调用 model.eval() 禁用梯度计算：
model.eval() # 设置为评估模式
with torch.no_grad():outputs = model(batch) # 使用模型进行预测
总结
- 加载预训练权重。
- 配置下游任务需求，如冻结特定层。
- 进行微调训练或直接用于推理。