可否训练Sentence Transformer做序列分类及用其微调AutoModelForSequenceClassification？

完全可以。Sentence Transformer的核心是预训练语言模型+池化层，用来生成句向量。要做序列分类，只需要在池化层的输出后面添加一个分类头（比如全连接层），然后在你的分类数据集上进行端到端微调就行。

你也可以先利用Sentence Transformer生成所有样本的句向量，再用这些句向量训练一个独立的分类器（比如逻辑回归、SVM），不过端到端微调的效果通常更好。

这个操作是完全可行的，出现的警告属于正常现象：

Some weights of BertForSequenceClassification were not initialized from the model checkpoint at sent_tranf_model/ and are newly initialized: ['classifier.bias', 'classifier.weight'] You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.

原因很简单：你的Sentence Transformer模型本身没有分类头（就是警告里提到的classifier层），而AutoModelForSequenceClassification默认会带一个分类头用于下游任务。所以加载模型时，预训练语言模型和池化层的权重都正常加载了，只有新增的分类头权重是随机初始化的，这也是为什么警告提示你需要在下游任务上训练这个模型——只要你在二分类数据集上完成微调，分类头的权重就会被训练到位，之后就能正常做推理了。

另外注意你的代码里有个笔误：模型加载路径写的是"ssent_tranf_model/"，和tokenizer的"sent_tranf_model/"不一致，建议修正成相同路径，避免加载错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MAC