Hugging Face Transformers使用指南：pruned_heads和tie_weights详解

关于hugging face transformers中PreTrainedModel的pruned_heads和tie_weights
在深度学习和自然语言处理领域，transformers模型如BERT、GPT等已经成为了主流。Hugging Face Transformers库提供了大量的预训练模型和工具，方便用户进行模型训练和微调。其中，PreTrainedModel是hugging face transformers中的一个重要类，它包含了预训练模型的参数和配置信息。本文将重点介绍PreTrainedModel中的pruned_heads和tie_weights两个属性。
一、pruned_heads
Pruned_heads是指在预训练模型中修剪（即删减）掉部分head的模型。由于transformers模型的head数量较多，而实际应用中可能只需要使用部分head，因此可以通过修剪head来减小模型大小和提高推理速度。
在PreTrainedModel中，pruned_heads属性表示修剪后的head列表。用户可以通过访问该属性来查看修剪后的head名称和数量。例如，如果预训练模型原本有12个head，但用户只需要使用前6个，那么可以通过设置pruned_heads为[0,1,2,3,4,5]来修剪掉后6个head。
修剪head的方法很简单，只需要在加载预训练模型时指定pruned_heads属性即可。例如：

from transformers import BertModel, BertTokenizer
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', pruned_heads=[0, 1, 2])
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

二、tie_weights
Tie_weights是指在预训练模型中将相同层或相同位置的权重进行绑定的选项。通过将相同层或相同位置的权重进行绑定，可以减小模型大小并提高推理速度。
在PreTrainedModel中，tie_weights属性表示是否进行权重绑定。如果设置为True，则表示将相同层或相同位置的权重进行绑定；如果设置为False，则表示不进行绑定。
需要注意的是，在进行权重绑定时，需要确保绑定的是相同层或相同位置的权重。例如，对于BERT模型，可以绑定不同layer之间相同位置的权重，但不能绑定不同layer之间不同位置的权重。
以下是一个示例代码，演示了如何加载预训练模型并设置tie_weights属性：

from transformers import BertModel, BertTokenizer
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', tie_weights=True)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

总之，pruned_heads和tie_weights是hugging face transformers中PreTrainedModel的两个重要属性。通过合理使用这两个属性，可以优化模型大小和提高推理速度。在实际应用中，需要根据具体任务和模型要求选择合适的配置方式。