相信前段时间大家都被各种XLNet的解读、解析轰炸了吧。好容易熬过了学会了，到网上一搜，诶！官方没有公布中文预训练模型，其他大佬都还没动静，散了散了，追ALBERT的热点去了。在 ymcui大佬 的中文XLNet 和 CyberZHG大佬的keras_xlnet发布，再经过两个月左右让心急手快的大佬们当第一批吃螃蟹的人，提了bug和各种疑惑并被大佬们修复与解答后，现在无疑是我等平民上车XLNet的好时机。而目前，笔者已经封装好Keras的XLNet待大家使用了，目的就为了让大家调用XLNet如同word2vec等Embedding一样轻松方便。本文介绍一下封装的过程及使用的大佬们的工作，以及封装后的使用方法，XLNet理论什么的相信大家也看腻了，只会在有必要的时候提一嘴。本文分为两部分：封装篇和操作篇，不关注如何封装只想看如何使用的可以直接跳到操作篇。代码在我的github：https://github.com/zedom1/XLNet_embbeding**
封装篇
XLNet模型
首先自然是一切的核心：XLNet模型参数啦，鉴于官方没有发布中文版（也不能怪人家，他也没有义务一定要做），目前市面上开源的中文XLNet只有两家，做的最好的是ymcui大佬的Chinese-PreTrained-XLNet：https://github.com/ymcui/Chinese-PreTrained-XLNet他在8月18日放出了24层的中文mid版模型，并于9月5日放出12层版本的中文base模型，不仅如此，还是tensorflow、pytorch版本双全，谷歌下载讯飞云下载兼备，不由感叹大佬考虑周全。中文模型就从这里下载啦，至于是12层的base版还是24层的mid版，除了个人喜好、任务难度之外，还要看看你显卡够不够level了，他们在微调mid时使用的是64G HBM的谷歌Cloud TPU v2，而笔者使用显存16G的Tesla V100微调24层的mid模型时轻轻松松爆显存，微调12层的base版本较为轻松。因此建议显存小于16G的读者就不要凑mid版的热闹了，12层的base也不错，而显存若大于16G则可以一战。
Keras调用XLNet
有了XLNet模型，接下来就是调用啦。当然你也可以直接从上面的中文XLNet中魔改大佬的tensorflow运行脚本来完成自己的任务，不过既然都点进来的，想必是跟我一样的懒人，希望最好能一键运行、一键优化（automl了解一下？）的。学过没学过tensorflow的应该都知道keras封装了tensorflow，比tensorflow本身好用得多（那不然怎么叫封装），从最近比较火的Tensorflow2.0大幅向keras靠拢可见一斑。那keras要想调用XLNet首先得先有大佬在keras上把XLNet模型搭好，才能灌参数进去，想必各位跟我一样也不太想碰这个硬骨头吧，那就感谢CyberZHG大佬的keras_xlnet吧：https://github.com/CyberZHG/keras-XLNet，除了keras_xlnet外，大佬还封装了keras-bert，笔者之前做bert微调就是用的这位大佬的keras-bert。这位大佬给我们搭好了XLNet，到这里我们就可以用keras跑XLNet模型了，然而这还达不到我们想要的，我们需要的是将XLNet作为embedding调用，在后面接我们自己的模型，而XLNet是有自己的语言模型预测任务的，因此和BERT一样，我们要取其中一层或某几层的输出作为输入句子的编码，鉴于hanxiao大佬的xlnet-as-service没动静，那就只好自己动手丰衣足食吧。
XLNet Embedding
然后就到了笔者出场的时候啦，到这里还剩下的就是根据需要取XLNet的层，用spiece编码文本，将文本编码输入和XLNet的模型输入对齐，网络demo搭建了。让我从零开始自己干？算了算了，毕竟在巨人的肩膀上才能看得又高又远，经过搜寻找到了yongzhuo大佬Keras-TextClassification:https://github.com/yongzhuo/Keras-TextClassification, 参考了下大佬的实现，不过在XLNet部分训练版本输入没有对齐，取层输出时有错误，花了笔者几天的时间debug，这部分网上也没有什么资料可供参考，只得一边看错误提示一边翻keras_xlnet的源码与demo，可算废了挺多功夫。在取层方面，首先将keras版的xlnet输出一下，明确哪些层可以取（点击放大看超长长长长图）：
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从图中可以看到base版总共129层，其中前9层大部分是输入+embedding（4个输入和4个embedding+1个乱入的transformer），最后一层softmax是XLNet的语言模型预测任务，中间则是每十个层算一个transformer的模块（第一个模块框内9层+Input模块的transformer）。每个模块就取layer normalization后的输出，总共12个，再加上可能有些人喜欢原味，再提供一个position embedding后的输出，那么可选的输出模块就是【0，12】啦。取完还不算完，如果一次取多层，那就要考虑一下融合方式了，笔者挑选了常用的融合方式：add、concat、max、average，具体选哪个通过配置文件改就可以了。然后是文本的编码，参考了keras_xlnet中demo的写法，需要考虑到单输入和双输入的差异。对于单输入，在前面填充PAD标签，最后加一个CLS标签，然后在segment id中将最后的CLS标为1。而对于双输入有些许复杂，在两个输入之间和之后加SEP标签，然后再填充和加CLS，而segment id就可选了，可以直接默认全零+最后的CLS为1（keras_xlnet的demo）：
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也可以填充、第一个输入、第二个输入、CLS各自使用各自的id（keras_xlnet的demo）：
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具体用哪种方案就看实验结果了。然后附上一个简单的小实验，从清华的中文文本分类数据集 THUCNews（http://thuctc.thunlp.org/） 中抽取18w数据，按9：1切分为训练语料和验证语料，另取1w作为测试语料。类似的实验在Chinese-Text-Classification-Pytorch（https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch）中有做。
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模型参数基本默认，选择XLNet可训练，取倒数第二层，embedding出来后加一个fasttext。其中训练过程：
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只训练了一个epoch就足够了，验证集准确率93.7%，测试集上也差不多：
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这是没有经过调参的实验结果，相信细致调参加修改模型结构会得到更好的分数。
操作篇
接下来就是怎么使用啦，分为正常人版和究极急性子懒人版，在正常人版里介绍一下你可能需要修改的函数以及修改方式。对于究极急性子懒人，唯一的目的就是尽快让代码跑！起！来！所以教你如何以最少的操作让代码跑起来。首先，不论是哪个版本，首先得到ymcui大佬的Chinese-PreTrained-XLNet：https://github.com/ymcui/Chinese-PreTrained-XLNet 把模型下好。然后到我的github：https://github.com/zedom1/XLNet_embbeding，下载代码，按照requirements配置好环境，装好keras_bert、keras_xlnet包以及依赖。
正常人版
文件不多，跟xlnet相关的py文件就两个，其中xlnet_embedding封装了模型读取和取层等操作，一般情况是不需要管的，然后打开demo.py。首先介绍下整个demo的运行过程：
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因为xlnet自带字典，因此需要加载并使用它的tokenizer，当然这是下载下来的模型文件自带的，为了美观起见笔者将xlnet相关的都统一放在xlnet_embedding下了。先单独读取tokenizer，提前将文本编码好，要训练时再加载XLNet模型。然后是demo里面的函数和类全局一览：
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里面可以修改的函数上面都加了注释了，前面三个可以不用理，f1_callback就是调用sklearn的report实现了keras下的f1计算，每轮训练结束后调用这个回调函数就会对验证集计算report。encode_data就是将文本按xlnet的需要进行编码啦，也可以不用管，init为初始化，加载XLNet的词典。下面就是个性化的部分了。get_config中修改模型及XLNet各种配置，如batch_size等等。process_data下分为训练、测试和预测，基本上就是常规的文本读取，有需要可以在这里面加些预处理的措施。create_model里面就是构建XLNet、灌预训练好的参数以及搭建后面的网络啦：
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里面的embedding就是XLNet啦，把它当作一个普通的embedding模块就行了，后面可以加个fast text之类的。在train函数下改改优化器类型和loss就差不多啦。
究极急性子懒人版
懒人们疯狂下滑终于等到这一版啦，如果你的任务是短文本分类的话可以开始偷笑了，如果还已经将label转成数字那就可以大笑了。下载完模型和代码，安装完依赖之后，把训练数据按 文本 \t 标签 的txt格式放好在data目录下，命名为train.txt：
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然后打开demo.py，找到get_config函数，如果分类数目不是10，必须修改label项，其他可以不改，看心情。
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然后拉到最下面：
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只要训练的话就把test和predict注释了，如果需要的话就按上面训练文本的准备方式放好test和predict的txt文件，predict.txt文件里不需要标签。最后，python demo.py。冲冲冲！
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