training_args.push_to_hub = True training_args.output_dir = "xlm-roberta-base-finetuned-panx-de-fr" trainer = Trainer(model_init=model_init, args=training_args, data_collator=data_collator, compute_metrics=compute_metrics, tokenizer=xlmr_tokenizer, train_dataset=panx_de_fr_encoded["train"...
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...
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=pre...
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。
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...
[SEP] [PAD] [PAD] [PAD]' ''' # 增强的编码函数 out = tokenizer.encode_plus( text=sents[0], text_pair=sents[1], # 当句子长度大于max_length时,截断 truncation=True, # 一律补零到max_length长度 padding='max_length', max_length=30, add_special_tokens=True, # 可取值tf,pt,np,默认...
That's why they make the whole compute_metrics() function, taking a few extra parameters than the prediction outputted in the evaluation loop, as they need to rebuild those spans. Q: How do I make the squad metric outputs F1 and accuracy scores from evaluate? How do I...