接下来就是常见的深度学习训练方法了,这里使用AdamW优化器,其他优化器也可以根据需要进行选择,具体的参考PyTorch的官方文档。 lr = 0.00005 optimizer = torch.optim.AdamW(optimizer_grouped_parameters, lr=lr) 下面是具体的训练代码: 在测试数据上评估模型 现在我们已经训练了用于抽取实体的BERT模型。在前面数据集准备...
5. 分类模型训练 后续将划分训练集与测试集,并使用LR模型进行分类 代码语言:javascript 复制 train_features,test_features,train_labels,test_labels=train_test_split(features,labels)lr_clf=LogisticRegression()lr_clf.fit(train_features,train_labels)lr_clf.score(test_features,test_labels) 作为参考,该数据集...
v in t.items()} for t in targets]loss_dict = model(images, targets)losses = sum(loss for loss in loss_dict.values())optimizer.zero_grad()losses.backward()optimizer.step()lr_scheduler.step()# 进行预测model.eval()with torch.no_grad():for i, (images, _) in enumerate(testloader...
方法2: torch.no_grad()classnet(nn.Module):def__init__():...defforward(self.x):withtorch.no_grad():# no_grad下参数不会迭代x=self.layer(x)...x=self.fc(x)returnx 5.warmup & lr_decay warm_up是在bert训练中是一个经常用到的小技巧了,就是模型迭代前期用较大的lr进行warmup,后期随着...
(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().to(device) running_loss = 0.0 writer = SummaryWriter(os.path.join(log_dir, time.strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S", time.localtime())) for epoch in range(epoch_offset, epochs): print("Epoch: {}...
optimizer = AdamW(model.parameters(),lr = 1e-5) 我们已经对数据集进行了预处理并定义了我们的模型。现在是训练模型的时候了。我们必须编写代码来训练和评估模型。 火车功能: def train(): model.train() total_loss, total_accuracy = 0, 0
parameters(), lr=2e-5) loss_fn = torch.nn.BCEWithLogitsLoss() # 使用二元交叉熵损失函数 # 训练模型 model.train() for epoch in range(50): # 训练轮数可以根据需要进行调整 for batch in dataloader: optimizer.zero_grad() # 梯度清零 outputs = model(**batch) # 获取logits和attention_mask ...
nn.BCEWithLogitsLoss()(outputs, targets) optimizer=torch.optim.Adam(params=model.parameters(), lr=LEARNING_RATE)文章标签: 自然语言处理 Python 自然语言处理 机器学习/深度学习 算法框架/工具 机器人 PyTorch 关键词: bert文本分类 pytorch文本分类 bert pytorch pytorch bert bert多标签文本分类 ...
# LR model model_bert = LogisticRegression() # train model_bert = model_bert.fit(X_tr_bert, y_tr) # predict pred_bert = model_bert.predict(X_val_bert) 检查分类准确性: from sklearn.metrics import accuracy_score print(accuracy_score(y_val, pred_bert)) 即使数据集的规模如此小,也可以轻...
fromtransformersimportAdamWimporttorch# 准备优化器optimizer=AdamW(model.parameters(),lr=5e-5)# 训练模型model.train()forepochinrange(3):forbatchintrain_loader:optimizer.zero_grad()outputs=model(**batch)loss=outputs.loss loss.backward()optimizer.step() ...