使用SciBERT初始化TFBertForTokenClassification出现权重及梯度警告的原因？

咱们一步步拆解你遇到的这几个警告，其实都是正常现象，不用太担心，下面给你详细解释：

1. 加载模型时的权重不匹配警告 #

你用的allenai/scibert_scivocab_uncased是预训练好的SciBERT模型，它原本是针对掩码语言模型（MLM）和句子对分类任务训练的，自带的任务头部是cls.predictions（用于MLM）和cls.seq_relationship（用于句子对任务）。

而你现在要做的是命名实体识别（NER），属于Token级分类任务，用的TFBertForTokenClassification模型类需要的是一个针对每个token输出分类结果的classifier层。所以加载时会出现两种情况：

• 提示未被使用的classifier.weight和classifier.bias，其实是原预训练模型根本没有这个Token分类任务的头部权重，这条提示有点误导，但本质是预训练模型的任务头部和你当前任务不匹配。
• 新初始化的cls.predictions.*、cls.seq_relationship.*权重，是原预训练模型的任务头部，但你当前的Token分类任务用不到这些，所以框架会重新初始化它们（后续训练也不会更新这些参数，因为和你的任务无关）。

总结：这个警告是因为你用通用预训练SciBERT初始化了特定任务（Token分类）的模型，任务头部不匹配是正常的，后续在你的NER数据集上fine-tune模型，训练专属的classifier层即可。

2. 拟合模型时的梯度不存在警告 #

BERT模型里的pooler层是用来生成句子级表征的（把<[BOS_never_used_51bce0c785ca2f68081bfa7d91973934]>token的输出经过全连接层得到向量，用于句子分类这类任务），但NER是Token级任务，只需要处理每个token的输出，完全用不到pooler层的参数。

所以训练时，loss的计算和pooler层参数没有任何关联，自然不会产生梯度，TensorFlow就会提示“Gradients do not exist”。这完全是正常现象，不会影响你的NER模型训练，pooler层参数会保持预训练状态，也不会干扰任务结果。

最终结论 #

这两个警告都属于任务切换时的正常情况，你只需要继续在自己的NER数据集上对模型进行fine-tune训练，完成后就可以正常用于预测和推理了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ghazi Sultan