Huggingface🤗NLP笔记6:数据集预处理,使用dynamic padding构造batch 「Huggingface🤗 NLP笔记系列-第6集」最近跟着Huggingface上的NLP tutorial走了一遍,惊叹居然有如此好的讲解Transformers系列的NLP教程,于是决定记录一下学习的过程,分享我的笔记,可以算是官方教程的精简+注解版。但最推荐的,还是直接跟着官方教程来一遍...
importtensorflow.keras.backend as K input= K.random_uniform_variable(shape=(3, 3), low=0, high=1)print("dropout with keep-prob 0.5:", K.eval(K.dropout(input, 0.5)))print("dropout with keep-prob 0.2:", K.eval(K.dropout(input, 0.2)))print("dropout with keep-prob 0.8:", K.eval...
第44-52行构成了代码的最重要部分,其中指定了要记录的指标,即上面提到的四个列表。默认情况下,函数mlflow.log_metrics()不会记录列表。如果我们简单地使用mlflow.log_metrics({generic_list}),那么实验将只记录最后一个epoch的输出。所以我们使用for循环多次调用该函数。 训练完成后,我们可以深入研究实验结果,这些结果...
IBatchTaskMetrics; import io.nop.batch.core.exceptions.BatchCancelException; import io.nop.commons.concurrent.executor.GlobalExecutors; import io.nop.commons.util.StringHelper; import io.nop.core.lang.eval.IEvalFunction; import org.slf4j.Logger; @@ -45,24 +46,47 @@ public class BatchTask<S>...
第44-52行构成了代码的最重要部分,其中指定了要记录的指标,即上面提到的四个列表。默认情况下,函数mlflow.log_metrics()不会记录列表。如果我们简单地使用mlflow.log_metrics({generic_list}),那么实验将只记录最后一个epoch的输出。所以我们...
1. 2. 3. 测试训练后的模型准确率 训练结束后,调用model.eval()计算训练后的模型在测试集上面的分类准确率: ds_eval = create_dataset(test_data_dir) # 传入下载的训练集的路径 metrics = model.eval(ds_eval) 1. 2.
EVAL: metrics = {"accuracy": tf.metrics.accuracy(features['label'], pred)} return tf.estimator.EstimatorSpec(mode, eval_metric_ops=metrics, loss=loss) predictions = {'predictions': pred} predictions.update({k: v for k, v in features.items()}) return tf.estimator.EstimatorSpec(mode, ...
if (metrics != null) metrics.endLoad(meter, chunkContext.getChunkItems().size(), success); Expand Down 8 changes: 4 additions & 4 deletions 8 .../nop-batch-core/src/main/java/io/nop/batch/core/processor/InvokerBatchChunkProcessor.java Show comments View file Edit file Delete file ...
第44-52行构成了代码的最重要部分,其中指定了要记录的指标,即上面提到的四个列表。默认情况下,函数mlflow.log_metrics()不会记录列表。如果我们简单地使用mlflow.log_metrics({generic_list}),那么实验将只记录最后一个epoch的输出。所以我们使用for循环多次调用该函数。
from sklearn.metrics import accuracy_score from tqdm.notebook import tqdm import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 随机种子 Seeds torch.manual_seed(0) np.random.seed(0) # 设置超参数 Hypeparameters ...