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共享自定义模型

🤗 Transformers 库设计得易于扩展。每个模型的代码都在仓库给定的子文件夹中，没有进行抽象，因此你可以轻松复制模型代码文件并根据需要进行调整。

如果你要编写全新的模型，从头开始可能更容易。在本教程中，我们将向你展示如何编写自定义模型及其配置，以便可以在 Transformers 中使用它；以及如何与社区共享它（及其依赖的代码），以便任何人都可以使用，即使它不在 🤗 Transformers 库中。

我们将以 ResNet 模型为例，通过将 timm 库 的 ResNet 类封装到 PreTrainedModel 中来进行说明。

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编写自定义配置

在深入研究模型之前，让我们首先编写其配置。模型的配置是一个对象，其中包含构建模型所需的所有信息。我们将在下一节中看到，模型只能接受一个 `config` 来进行初始化，因此我们很需要使该对象尽可能完整。

我们将采用一些我们可能想要调整的 ResNet 类的参数举例。不同的配置将为我们提供不同类型可能的 ResNet 模型。在确认其中一些参数的有效性后，我们只需存储这些参数。

    from transformers import PretrainedConfig
    from typing import List

    class ResnetConfig(PretrainedConfig):
        model_type = "resnet"

        def __init__(
            self,
            block_type="bottleneck",
            layers: List[int] = [3, 4, 6, 3],
            num_classes: int = 1000,
            input_channels: int = 3,
            cardinality: int = 1,
            base_width: int = 64,
            stem_width: int = 64,
            stem_type: str = "",
            avg_down: bool = False,
            **kwargs,
        ):
            if block_type not in ["basic", "bottleneck"]:
                raise ValueError(f"`block_type` must be 'basic' or bottleneck', got {block_type}.")
            if stem_type not in ["", "deep", "deep-tiered"]:
                raise ValueError(f"`stem_type` must be '', 'deep' or 'deep-tiered', got {stem_type}.")

            self.block_type = block_type
            self.layers = layers
            self.num_classes = num_classes
            self.input_channels = input_channels
            self.cardinality = cardinality
            self.base_width = base_width
            self.stem_width = stem_width
            self.stem_type = stem_type
            self.avg_down = avg_down
            super().__init__(**kwargs)

编写自定义配置时需要记住的三个重要事项如下：

- 必须继承自 `PretrainedConfig`，
- `PretrainedConfig` 的 `__init__` 方法必须接受任何 kwargs，
- 这些 `kwargs` 需要传递给超类的 `__init__` 方法。

继承是为了确保你获得来自 🤗 Transformers 库的所有功能，而另外两个约束源于 `PretrainedConfig` 的字段比你设置的字段多。在使用 `from_pretrained` 方法重新加载配置时，这些字段需要被你的配置接受，然后传递给超类。

为你的配置定义 `model_type`（此处为 `model_type="resnet"`）不是必须的，除非你想使用自动类注册你的模型（请参阅最后一节）。

做完这些以后，就可以像使用库里任何其他模型配置一样，轻松地创建和保存配置。以下代码展示了如何创建并保存 resnet50d 配置：

    resnet50d_config = ResnetConfig(block_type="bottleneck", stem_width=32, stem_type="deep", avg_down=True)
    resnet50d_config.save_pretrained("custom-resnet")

这行代码将在 `custom-resnet` 文件夹内保存一个名为 `config.json` 的文件。然后，你可以使用 `from_pretrained` 方法重新加载配置：

    resnet50d_config = ResnetConfig.from_pretrained("custom-resnet")

你还可以使用 PretrainedConfig 类的任何其他方法，例如 push_to_hub()，直接将配置上传到 Hub。

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编写自定义模型

有了 ResNet 配置后，就可以继续编写模型了。实际上，我们将编写两个模型：一个模型用于从一批图像中提取隐藏特征（类似于 `BertModel`），另一个模型适用于图像分类（类似于 `BertForSequenceClassification`）。

正如之前提到的，我们只会编写一个松散的模型包装，以使示例保持简洁。在编写此类之前，只需要建立起块类型（block types）与实际块类（block classes）之间的映射。然后，通过将所有内容传递给ResNet类，从配置中定义模型：

    from transformers import PreTrainedModel
    from timm.models.resnet import BasicBlock, Bottleneck, ResNet
    from .configuration_resnet import ResnetConfig

    BLOCK_MAPPING = {"basic": BasicBlock, "bottleneck": Bottleneck}

    class ResnetModel(PreTrainedModel):
        config_class = ResnetConfig

        def __init__(self, config):
            super().__init__(config)
            block_layer = BLOCK_MAPPING[config.block_type]
            self.model = ResNet(
                block_layer,
                config.layers,
                num_classes=config.num_classes,
                in_chans=config.input_channels,
                cardinality=config.cardinality,
                base_width=config.base_width,
                stem_width=config.stem_width,
                stem_type=config.stem_type,
                avg_down=config.avg_down,
            )

        def forward(self, tensor):
            return self.model.forward_features(tensor)

对用于进行图像分类的模型，我们只需更改前向方法：

    import torch

    class ResnetModelForImageClassification(PreTrainedModel):
        config_class = ResnetConfig

        def __init__(self, config):
            super().__init__(config)
            block_layer = BLOCK_MAPPING[config.block_type]
            self.model = ResNet(
                block_layer,
                config.layers,
                num_classes=config.num_classes,
                in_chans=config.input_channels,
                cardinality=config.cardinality,
                base_width=config.base_width,
                stem_width=config.stem_width,
                stem_type=config.stem_type,
                avg_down=config.avg_down,
            )

        def forward(self, tensor, labels=None):
            logits = self.model(tensor)
            if labels is not None:
                loss = torch.nn.cross_entropy(logits, labels)
                return {"loss": loss, "logits": logits}
            return {"logits": logits}

在这两种情况下，请注意我们如何继承 `PreTrainedModel` 并使用 `config` 调用了超类的初始化（有点像编写常规的torch.nn.Module）。设置 `config_class` 的那行代码不是必须的，除非你想使用自动类注册你的模型（请参阅最后一节）。

如果你的模型与库中的某个模型非常相似，你可以重用与该模型相同的配置。

你可以让模型返回任何你想要的内容，但是像我们为 `ResnetModelForImageClassification` 做的那样返回一个字典，并在传递标签时包含loss，可以使你的模型能够在 `Trainer` 类中直接使用。只要你计划使用自己的训练循环或其他库进行训练，也可以使用其他输出格式。

现在我们已经有了模型类，让我们创建一个：

    resnet50d = ResnetModelForImageClassification(resnet50d_config)

同样的，你可以使用 PreTrainedModel 的任何方法，比如 save_pretrained() 或者 push_to_hub()。我们将在下一节中使用第二种方法，并了解如何如何使用我们的模型的代码推送模型权重。但首先，让我们在模型内加载一些预训练权重。

在你自己的用例中，你可能会在自己的数据上训练自定义模型。为了快速完成本教程，我们将使用 resnet50d 的预训练版本。由于我们的模型只是它的包装，转移这些权重将会很容易：

    import timm

    pretrained_model = timm.create_model("resnet50d", pretrained=True)
    resnet50d.model.load_state_dict(pretrained_model.state_dict())

现在让我们看看，如何确保在执行 save_pretrained() 或 push_to_hub() 时，模型的代码被保存。

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将代码发送到 Hub

此 API 是实验性的，未来的发布中可能会有一些轻微的不兼容更改。

首先，确保你的模型在一个 `.py` 文件中完全定义。只要所有文件都位于同一目录中，它就可以依赖于某些其他文件的相对导入（目前我们还不为子模块支持此功能）。对于我们的示例，我们将在当前工作目录中名为 `resnet_model` 的文件夹中定义一个 `modeling_resnet.py` 文件和一个 `configuration_resnet.py` 文件。 配置文件包含 `ResnetConfig` 的代码，模型文件包含 `ResnetModel` 和 `ResnetModelForImageClassification` 的代码。

    .
    └── resnet_model
        ├── __init__.py
        ├── configuration_resnet.py
        └── modeling_resnet.py

`__init__.py` 可以为空，它的存在只是为了让 Python 检测到 `resnet_model` 可以用作模块。

如果从库中复制模型文件，你需要将文件顶部的所有相对导入替换为从 `transformers` 包中的导入。

请注意，你可以重用（或子类化）现有的配置/模型。

要与社区共享您的模型，请参照以下步骤：首先从新创建的文件中导入ResNet模型和配置：

    from resnet_model.configuration_resnet import ResnetConfig
    from resnet_model.modeling_resnet import ResnetModel, ResnetModelForImageClassification

接下来，你需要告诉库，当使用 `save_pretrained` 方法时，你希望复制这些对象的代码文件，并将它们正确注册到给定的 Auto 类（特别是对于模型），只需要运行以下代码：

    ResnetConfig.register_for_auto_class()
    ResnetModel.register_for_auto_class("AutoModel")
    ResnetModelForImageClassification.register_for_auto_class("AutoModelForImageClassification")

请注意，对于配置（只有一个自动类 `AutoConfig`），不需要指定自动类，但对于模型来说情况不同。 你的自定义模型可能适用于许多不同的任务，因此你必须指定哪一个自动类适合你的模型。

接下来，让我们像之前一样创建配置和模型：

    resnet50d_config = ResnetConfig(block_type="bottleneck", stem_width=32, stem_type="deep", avg_down=True)
    resnet50d = ResnetModelForImageClassification(resnet50d_config)

    pretrained_model = timm.create_model("resnet50d", pretrained=True)
    resnet50d.model.load_state_dict(pretrained_model.state_dict())

现在要将模型推送到集线器，请确保你已登录。你看可以在终端中运行以下命令：

    huggingface-cli login

或者在笔记本中运行以下代码：

    from huggingface_hub import notebook_login

    notebook_login()

然后，可以这样将模型推送到自己的命名空间（或你所属的组织）：

    resnet50d.push_to_hub("custom-resnet50d")

除了模型权重和 JSON 格式的配置外，这行代码也会复制 `custom-resnet50d` 文件夹内的模型以及配置的 `.py` 文件并将结果上传至 Hub。你可以在此模型仓库中查看结果。

有关推推送至 Hub 方法的更多信息，请参阅共享教程。

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使用带有自定义代码的模型

可以使用自动类（auto-classes）和 `from_pretrained` 方法，使用模型仓库里带有自定义代码的配置、模型或分词器文件。所有上传到 Hub 的文件和代码都会进行恶意软件扫描（有关更多信息，请参阅 Hub 安全 文档）, 但你仍应查看模型代码和作者，以避免在你的计算机上执行恶意代码。 设置 `trust_remote_code=True` 以使用带有自定义代码的模型：

    from transformers import AutoModelForImageClassification

    model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("sgugger/custom-resnet50d", trust_remote_code=True)

我们强烈建议为 `revision` 参数传递提交哈希（commit hash），以确保模型的作者没有使用一些恶意的代码行更新了代码（除非您完全信任模型的作者）。

    commit_hash = "ed94a7c6247d8aedce4647f00f20de6875b5b292"
    model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(
        "sgugger/custom-resnet50d", trust_remote_code=True, revision=commit_hash
    )

在 Hub 上浏览模型仓库的提交历史时，有一个按钮可以轻松复制任何提交的提交哈希。

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将自定义代码的模型注册到自动类

如果你在编写一个扩展 🤗 Transformers 的库，你可能想要扩展自动类以包含您自己的模型。这与将代码推送到 Hub 不同，因为用户需要导入你的库才能获取自定义模型（与从 Hub 自动下载模型代码相反）。

只要你的配置 `model_type` 属性与现有模型类型不同，并且你的模型类有正确的 `config_class` 属性，你可以像这样将它们添加到自动类中：

    from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoModelForImageClassification

    AutoConfig.register("resnet", ResnetConfig)
    AutoModel.register(ResnetConfig, ResnetModel)
    AutoModelForImageClassification.register(ResnetConfig, ResnetModelForImageClassification)

请注意，将自定义配置注册到 `AutoConfig` 时，使用的第一个参数需要与自定义配置的 `model_type` 匹配；而将自定义模型注册到任何自动模型类时，使用的第一个参数需要与 `config_class` 匹配。