在计算评价指标时,即重写compute_metrics方法时,形参pred是EvalPrediction类,然而它只提供三个变量:(predictions=all_preds, label_ids=all_labels, inputs=all_inputs),但是我们还需要其他的数据来算评价指标怎么办?? 解决方案 在TrainingArguments中添加以下三个参数 args = TrainingArguments( ... ...
在计算评价指标时,即重写compute_metrics方法时,形参pred是EvalPrediction类,然而它只提供三个变量:(predictions=all_preds, label_ids=all_labels, inputs=all_inputs),但是我们还需要其他的数据来算评价指标怎么办?? 解决方案 在TrainingArguments中添加以下三个参数 args = TrainingArguments(...label_names...
大语言模型Agieval Compute Metrics评判标准 文章目录 系列文章目录🚩 前言 一、概述 二、分词的粒度 三、分词器的类型 四、BPE/BBPE分词 五、WordPiece分词 六、Unigram 分词 七、分词器的选择 八、各大模型的分词效果 九、SentencePiece分词器使用 前言 在自然语言处理领域,大语言模型预训练数据准备是一个重要的...
@@ -315,15 +315,13 @@ def compute_metrics(eval_pred): 315 315 ).argmax(dim=1) 316 316 317 317 pred_labels = logits_tensor.detach().cpu().numpy() 318 - # currently using _compute instead of compute 319 - # see this issue for more info: https://github.com/huggingface/...
The mode must be 'exec' to compile a module, 'single' to compile a single (interactive) statement, or 'eval' to compile an expression. The flags argument, if present, controls which future statements influence the compilation of the code. The dont_inherit argument, if true, stops the ...
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pred_output = Dense(1, activation='sigmoid')(x) model = Model(input=[input_size], output=[pred_output]) model.summary() return model 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20.