详解Python中的BERT模型get_assignment_map_from_checkpoint()方法

get_assignment_map_from_checkpoint()方法是BERT模型中的一个函数，用于从检查点文件中获取变量的映射关系。它的作用是将BERT模型中的变量名称与检查点文件中的变量名称进行映射，以便将检查点文件加载到BERT模型中。

这个方法的定义如下：

def get_assignment_map_from_checkpoint(tvars, init_checkpoint):
    assignment_map = {}
    initialized_variable_names = {}

    name_to_variable = collections.OrderedDict()
    for var in tvars:
        name = var.name
        m = re.match("^(.*):\\d+$", name)
        if m is not None:
            name = m.group(1)
        name_to_variable[name] = var

    init_vars = tf.train.list_variables(init_checkpoint)

    assignment_map = collections.OrderedDict()
    for x in init_vars:
        (name, var) = (x[0], x[1])
        if 'bert' in name:
            name = name.split('/')[1:]
            # filter out models with wrong shape
            if len(name_to_variable[name[0]].shape) == 0:
                continue
            if name[1] not in name_to_variable[name[0]].name:
                raise NameError('name %s not exists' % (name[0] + '/' + name[1]))
            assignment_map[name[0] + '/' + name[1] + ':0'] = name_to_variable[name[0]].name + ':0'
            initialized_variable_names[name[0]] = 1
    return (assignment_map, initialized_variable_names)

这个方法接受两个参数：

- tvars: 一个列表，包含了BERT模型中的所有变量。

- init_checkpoint: 检查点文件路径，存储了之前训练好的BERT模型的参数。

在这个方法中，首先创建了一个空字典assignment_map，用于存储变量的映射关系，以及一个空字典initialized_variable_names，用于存储已初始化的变量名。接着，使用name_to_variable字典将变量名与对应的变量对象建立映射关系。

然后，使用tf.train.list_variables()函数来获取检查点文件中的变量信息，返回一个列表。遍历这个列表，并根据变量名中是否包含"bert"关键字来判断是否是BERT模型的变量。如果是，则将变量名进行处理，并将对应的映射关系存储到assignment_map字典中。此外，将已初始化的变量名存储到initialized_variable_names字典中。

在最后，返回assignment_map字典和initialized_variable_names字典作为结果。

下面是一个使用例子，展示了如何使用get_assignment_map_from_checkpoint()方法加载BERT模型的检查点文件：

import tensorflow as tf
from bert import bert_modeling

# 定义BERT模型的超参数
bert_config = bert_modeling.BertConfig.from_json_file("bert_config.json")
# 定义BERT模型的输入
input_ids = tf.placeholder(shape=[None, None], dtype=tf.int32, name="input_ids")
input_mask = tf.placeholder(shape=[None, None], dtype=tf.int32, name="input_mask")
segment_ids = tf.placeholder(shape=[None, None], dtype=tf.int32, name="segment_ids")
# 初始化BERT模型
model = bert_modeling.BertModel(
    config=bert_config,
    is_training=False,
    input_ids=input_ids,
    input_mask=input_mask,
    token_type_ids=segment_ids,
)
# 获取BERT模型的变量列表
tvars = tf.trainable_variables()

# 加载BERT模型的检查点文件
assignment_map, initialized_variable_names = bert_modeling.get_assignment_map_from_checkpoint(
    tvars, "bert_model.ckpt"
)
tf.train.init_from_checkpoint("bert_model.ckpt", assignment_map)

# 在此可以使用模型进行预测或其他操作

在上面的例子中，首先通过BertConfig从配置文件中加载BERT模型的超参数。然后，定义了输入占位符来接收输入数据。接下来，创建了一个BERT模型对象，并传入超参数和输入占位符。然后，使用tf.trainable_variables()函数获取BERT模型的所有变量。接着，使用get_assignment_map_from_checkpoint()方法获取变量的映射关系。最后，通过tf.train.init_from_checkpoint()函数将检查点文件加载到BERT模型中。

通过使用get_assignment_map_from_checkpoint()方法，我们可以方便地将之前训练好的BERT模型的参数加载到新的模型中，从而进行预测、特征提取等任务。