设置compute_metrics函数,在评估过程中输出accuracy, f1, precision, recall四个指标。设置训练参数TrainingArguments类,设置Trainer。 from transformers import Trainer, TrainingArguments from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_recall_fscore_support def compute_metrics(pred): labels = pred.label_ids...
data_collator = None,callbacks=[es],compute_metrics=compute_metrics ) trainer.data_collator=None#collate_fn ##一定要加 这里一定要注意,trainer默认的data_collator一定要设置为None,这个data_collator是作为collate_fn放到自动转化的dataloader里的(上面代码的train_dataset之类的都是torch的dataset,不需要自己用da...
IMDb数据集的通用基准指标是准确率,所以这里使用 datasets 库的 load_metric 函数来加载 metric 脚本,稍后可以与 compute 方法一起使用。 metric = load_metric("accuracy") metric.compute(predictions=[0,0,1,1], references=[0,1,1,1]) # {'accuracy': 0.75} 1. 2. 3. 4. 下载的数据集有训练和测...
[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...
huggingface trainer参数 Huggingface库中的Trainer类用于训练和评估模型。下面是一些常用的Trainer类的参数: 1. model (required): 要训练的模型。 2. args (required): 训练的参数配置,是一个TrainingArguments对象。 3. data_collator (optional): 数据整理器,用于将输入数据集与模型的输入进行匹配。 4. train_...
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。
trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, compute_metrics=compute_metrics, preprocess_logits_for_metrics=preprocess_logits_for_metrics, ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
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 代码语言:javascript 复制 predictions=trainer.predict(tokenized_datasets['validation'])print(predictions.prediction...
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。
\n f1 = f1_score(labels, preds, average="weighted")\n acc = accuracy_score(labels, preds, average="weighted")\nreturn{"accuracy": acc,"f1": f1}\ntrainer = Trainer(\n model=self.nli_model,\n args=training_args,\n train_dataset=tokenized_datasets,\n compute_metrics=compute_metrics,...