使用BertAdam()优化器在pytorch_pretrained_bert.optimization中对BERT模型进行优化和参数更新

在pytorch_pretrained_bert库中，可以使用BertAdam()优化器对BERT模型进行优化和参数更新。BertAdam()是一个自适应优化器，它结合了Adam优化器和BERT模型的特殊需求。

下面是一个使用BertAdam()优化器对BERT模型进行优化和参数更新的例子：

import torch
from pytorch_pretrained_bert import BertModel, BertAdam

# 加载BERT模型
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定义优化器
optimizer = BertAdam(model.parameters(),
                     lr=1e-5,  # 学习率
                     warmup=0.1,  # warmup比例
                     t_total=1000  # 总的训练步数
                     )

# 假设有一个训练集，每个样本包含输入和标签
train_dataset = [...]  # 训练集样本
num_epochs = 10  # 训练轮数

# 开始训练
model.train()  # 开启训练模式
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in train_dataset:
        inputs, labels = batch

        # 清空梯度
        optimizer.zero_grad()

        # 前向传播
        outputs = model(inputs)

        # 计算损失
        loss = compute_loss(outputs, labels)

        # 反向传播，计算梯度
        loss.backward()

        # 更新参数
        optimizer.step()

# 完成训练后可以保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), 'bert_model.pth')

在上面的例子中，首先通过BertModel.from_pretrained()加载预训练的BERT模型。然后使用BertAdam()初始化一个优化器，其中参数model.parameters()表示要优化的模型参数，lr表示学习率，warmup表示warm up的比例，t_total表示总的训练步数。

接下来，定义训练集并设置训练轮数。在训练过程中，通过model.train()开启训练模式，然后遍历训练集的每个样本。对于每个样本，首先使用optimizer.zero_grad()将模型参数的梯度清零。然后进行前向传播，计算模型的输出。接着计算损失，可以根据具体任务自定义损失函数compute_loss()。然后使用loss.backward()进行反向传播，计算梯度。最后调用optimizer.step()更新模型参数。

完成训练后，可以使用torch.save()保存模型参数。