使用Python中的model_opts()函数定制模型选项

model_opts()函数是在Python中定制模型选项的一个函数。该函数允许用户为模型设置各种选项，以便根据自己的需求进行定制。

下面是一个使用model_opts()函数的例子：

from transformers import BertModel, BertConfig

# 定制模型选项
model_options = {
    "hidden_size": 768,
    "num_hidden_layers": 12,
    "num_attention_heads": 12,
    "intermediate_size": 3072,
    "hidden_dropout_prob": 0.1,
    "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
}

# 创建模型配置
config = BertConfig(**model_options)

# 创建Bert模型
model = BertModel(config)

# 打印模型配置
print(model.config)

# 输出结果：
# BertConfig {
#   "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
#   "hidden_act": "gelu",
#   "hidden_dropout_prob": 0.1,
#   "hidden_size": 768,
#   "initializer_range": 0.02,
#   "intermediate_size": 3072,
#   "max_position_embeddings": 512,
#   "num_attention_heads": 12,
#   "num_hidden_layers": 12,
#   "type_vocab_size": 2,
#   "vocab_size": 30522
# }

在上面的例子中，我们首先定义了一个模型选项的字典model_options，在这个字典中，我们设置了Bert模型的各种选项，例如隐藏层的大小(hidden_size)为768，隐藏层的数量(num_hidden_layers)为12，注意力头的数量(num_attention_heads)为12等等。

然后，我们使用BertConfig构造函数创建了一个模型配置config，该配置传入了我们定义的模型选项model_options。

接下来，我们使用BertModel构造函数创建了一个Bert模型model，并将之前定义的模型配置传入到模型中。

最后，我们通过打印模型的配置config来查看设置是否成功。可以看到，模型的配置与我们定义的模型选项完全一致。

使用model_opts()函数，用户可以根据自己的需求灵活地定制模型选项，以获得最适合自己需求的模型结构。这对于深度学习任务中的调参和实验非常有帮助。