基于 pytorch 的 bert 实现、和对下游任务（文本分类、文本匹配、语义理解和序列标注等）进行微调

以前pytorch上进行bert微调很麻烦，现在有人搞了这个现成的库可以很方便的进行下游任务的微调，下面是其中文本分类的demo的用法，还是很简单的。
更多用法可以参考项目页详情。

文本分类

本项目展示了以 BERT 为代表的预训练模型如何 Finetune 完成文本分类任务。我们以中文情感分类公开数据集 ChnSentiCorp 为例，运行如下的命令，基于 DistributedDataParallel 进行单机多卡分布式训练，在训练集 (train.tsv) 上进行模型训练，并在验证集 (dev.tsv) 上进行评估：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 run_classifier.py --train_data_file ./data/ChnSentiCorp/train.tsv --dev_data_file ./data/ChnSentiCorp/dev.tsv --label_file ./data/ChnSentiCorp/labels.txt --save_best_model --epochs 3 --batch_size 32

可支持的配置参数：

usage: run_classifier.py [-h] [--local_rank LOCAL_RANK]
                         [--pretrained_model_name_or_path PRETRAINED_MODEL_NAME_OR_PATH]
                         [--init_from_ckpt INIT_FROM_CKPT] --train_data_file
                         TRAIN_DATA_FILE [--dev_data_file DEV_DATA_FILE]
                         --label_file LABEL_FILE [--batch_size BATCH_SIZE]
                         [--scheduler {linear,cosine,cosine_with_restarts,polynomial,constant,constant_with_warmup}]
                         [--learning_rate LEARNING_RATE]
                         [--warmup_proportion WARMUP_PROPORTION] [--seed SEED]
                         [--save_steps SAVE_STEPS]
                         [--logging_steps LOGGING_STEPS]
                         [--weight_decay WEIGHT_DECAY] [--epochs EPOCHS]
                         [--max_seq_length MAX_SEQ_LENGTH]
                         [--saved_dir SAVED_DIR]
                         [--max_grad_norm MAX_GRAD_NORM] [--save_best_model]
                         [--is_text_pair]

详细可参见：https://github.com/zejunwang1/bertorch