计算pred和label的指标 def compute_metrics(eval_pred): logits, labels = eval_pred predictions = np.argmax(logits, axis=-1) return metric.compute(predictions=predictions, references=labels) 如果想在微调的时候,监督这个验证的指标 from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = Traini...
调用compute on metric 来计算预测的准确性。在将预测传递给计算之前,你需要将预测转换为 logits(记住所有 Transformers 模型都会返回 logits): >>> def compute_metrics(eval_pred): ... logits, labels = eval_pred ... predictions = np.argmax(logits, axis=-1) ... return metric.compute(predictions=p...
记住:所有的HuggingFace的模型返回的都是logits: defcompute_metrics(eval_pred):logits,labels=eval_pred predictions=np.argmax(logits,axis=-1)returnmetric.compute(predictions=predications,references=labels) 如果你想监控你的评估指标在训练的时候。可以在你的training_arguments里指定evaluation_strategy来在每个epoch...
eval_dataset=eval_dataset, compute_metrics=compute_metrics, preprocess_logits_for_metrics=preprocess_logits_for_metrics, ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 当然,如果你能改虚拟内存,把硬盘的空间,切一部分出来,当虚拟内存(CPU内存的2倍),那代...
compute_metrics=compute_metrics ) # ... train the model! trainer.train() 在训练过程中,可以刷新 TensorBoard 来查看训练指标的更新。 在本文中,只看到训练集上的损失、验证集上的损失和验证集上的准确率。 训练集上的损失在第一个训练步骤期间迅速减少。 训练结束时损失约为 0.23。
metrics,也是只有输入的数据集中提供了label_ids才会输出metrics,包括loss之类的指标 其中metrics中还可以包含我们自定义的字段,我们需要在定义Trainer的时候给定compute_metrics参数。 文档参考:https://huggingface.co/transformers/master/main_classes/trainer.html#transformers.Trainer.predict ...
# arrays of predictions/labels to produce metrics. def compute_metrics(eval_pred): # Predictions and labels are grouped in a namedtuple called EvalPrediction predictions, labels = eval_pred # Get the index with the highest prediction score (i.e. the predicted labels) ...
[transformers.modeling_utils.PreTrainedModel] = None,compute_metrics: Optional[Callable[transformers.trainer_utils.EvalPrediction,Dict]] = None,callbacks: Optional[List[transformers.trainer_callback.TrainerCallback]] = None,optimizers: Tuple[torch.optim.optimizer.Optimizer,torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR...
评估指标: 我们使用 单词错误率 (word error rate,WER) 指标来评估模型,因此需要定义一个 compute_metrics 函数来计算它。 加载预训练 checkpoint: 我们需要加载预训练 checkpoint 并正确配置它以进行训练。 定义训练参数: 🤗 Trainer 在制订训练计划时需要用到这些参数。 微调完后,我们需要使用测试数据对其进行评估...
在上述代码中,model是待微调的模型,training_args是训练参数,train_dataset和eval_dataset是训练和评估数据集,compute_metrics是用于计算评估指标的函数,loss是自定义的损失函数。 通过以上步骤,就可以在使用Huggingface TFTrainer类对模型进行微调时指定自定义的损失函数。请注意,这只是一种示例...