在每个epoch结束时,Trainer将评估序列分数并保存训练检查点。 将训练参数与model, dataset, tokenizer, data collator, 和compute_metrics函数一起传递给Trainer。 调用train()来调整模型。 training_args = TrainingArguments( output_dir="my_awesome_wnut_model", learning_rate=2e-5, per_device_train_batch_size...
rouge = evaluate.load("rouge") 为了在训练期间使用rouge分数,我们将创建一个函数compute_metrics,它将预测和标签作为参数eval_pred传递,以计算rouge度量,如下所示: eval_pred元组被解压缩为预测和标签。 标记器的batch_decode方法用于将标记化的预测和标签解码回文本,跳过任何特殊标记(如填充标记)。 np.where函数用...
# Function that will be called at the end of each evaluation phase on the whole # arrays of predictions/labels to produce metrics. 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...
importnumpyasnp defcompute_metrics(eval_pred): predictions, labels = eval_pred predictions = np.argmax(predictions, axis=1) returnaccuracy.compute(predictions=predictions, references=labels) 训练模型 在开始训练前,需要定义一个id到标签和标签到id的map: id2label = {0:"NEGATIVE",1:"POSITIVE"} labe...
# 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) ...
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),那代码运行速度会更快!
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。
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。
def compute_metrics(logits_and_labels): logits, labels = logits_and_labels predictions = np.argmax(logits, axis=-1) acc = np.mean(predictions == labels) f1 = f1_score(labels, predictions, average='macro') return {'accuracy': acc, 'f1': f1} trainer = Trainer( model, training_args,...
如果我们查看文档: https://huggingface.co/docs/transformers/internal/trainer_utils和代码,看起来该对象是一个自定义容器类,其中包含 (i) 预测、(ii) label_ids 和 ( iii) 输入np.ndarray。这些是模型的推理函数需要返回的内容,以便按compute_metrics预期工作。