前言
自bert问世之后，如今的NLP行业无论是研究、赛事还是工程上，都会优先使用bert及其衍生模型进行迁移学习。当然我也不例外。但是怎样使用bert相关的东西才算优雅呢，这是个难题。
最早之前我使用过bert-as-service，纯将bert变成一个获取feature的服务来使用。后面接触和使用过CyberZHG大佬的keras-bert，以及基于keras-bert实现的kashgari。再到后面也使用过苏剑林大佬的bert4keras。但总觉得不够好，可能是我理解不够通透的缘故吧。
直到最近正儿八经地使用过huggingface的transformers，并结合了pytorch-lightning，瞬间感觉真香😁。从开源角度来说，huggingface的transformers会更好，因为contributors更多，社区更活跃，所以算是入坑了😓
Text-Classification
代码传送门：bert4pl
Text-Classification的算法实现比较简单，首先经过bert的encoder之后取output第一维度的值也就是[CLS]的向量，[CLS]代表着这句话的句向量，然后接一个dropout层和一个全连接层，损失函数是交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)。所以本文就展示下如何优雅の实现text-classification这个功能。
Pytorch-Lightning
pytorch-lightning的优势很多，它重构了你的pytorch代码，抽出了复杂重复的部分，让你专注于核心的构建，让你实验更简便快速，让你部署训练迁移更简便。
其实关于pytorch-lightning网上的文章很多，这里我列一下我认为比较重要的点，就是需要理解pytorch-lightning的生命周期，只有理解了这个你才能避免不少坑，因为这些坑我刚好踩过。
- 首先是准备工作，这部分代码只会执行一次。
1. __init__ (初始化LightningModule)
2. prepare_data() (准备数据，预处理数据)
3. configure_optimizers() (配置优化器)
- 加载dataloader，包括训练和验证数据(这个可以没有)
1. train_dataloader()
2. val_dataloader()
- 循环训练与验证
1. training_step()
2. validation_step()
3. validation_epoch_end()
- 最后训练完了，如果需要测试需要手动调用
.test()
1. test_dataloader()
2. test_step()
3. test_epoch_end()
至此结束，是不是特别一目了然和优雅。pytorch-lightning还拥有很多高级用法，比如：设置Checkpointing、分布式训练、混合精度训练、单多GPU训练、快速调试验证、参数快照、日志功能、使用tensorboard等等的用法。
结束语
本身text-classification没太多需要扩展说的，所以本文只是安利大家transformer以及pytorch-lightning，并且提供了一个代码实现，写这个的时候也是踩过不少坑，说多了也是泪，希望大家玩的开心吧。
