使用TrainerAPI进行模型微调 和之前章节类似,使用Trainer的代码类似,但是有一点点小区别,就是我们这里使用Seq2SeqTrainer。该类是Trainer的继承类,允许我们在合适的处理验证操作,即使用generate()函数来根据输入预测输出。当讨论指标计算的时候,会深入聊下这个新类。 首先,我们需要加载和缓存一个实际模型,使用AutoModelAP...
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"...
首先,想要评估模型的好坏,我们必须先得到数据集在目前参数的模型上的输出即predictions和数据集对应的label_ids,然后利用compute_metrics()函数来对函数的好坏进行评价。 我们可以使用Trainer.predict()命令来使用我们的模型进行预测,predict()的输出结果是具有三个字段的命名元组:predictions,label_ids,和metrics。metrics包...
compute_metrics=mrpc_compute_metrics, ) 要在我们的数据集上微调模型,我们只需要调用 Trainer 的 train方法: pretraining_trainer.train() fine_tuning_trainer.train() trainer预测 使用Trainer.predict 命令获得模型的预测结果: predictions = trainer.predict(tokenized_datasets["validation"]) print(predictions.pre...
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。
# 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、验证集上的损失和验证集上的准确率。
New ) trainer = Seq2SeqTrainer( model = model, args = training_args, train_dataset = train_ds, eval_dataset = eval_ds, tokenizer = tokenizer, data_collator = data_collator, compute_metrics = compute_metrics, callbacks = [EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience=3)] )...
f1_score(labels, preds, average="weighted")\n acc = accuracy_score(labels, preds, average="weighted")\n return {"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,\n)\n...
我用HuggingFaceTrainer训练罗伯塔戴面具的LM。axis=-1)我使用load_dataset从文本文件中加载数据集我正在使用Trainer对这个数据集进行培训。尽管如此,在通过上述compute_metrics函数后,我仍然无法在训练过程中找到我的模型的准确性,或者在对测试数据进行训练 浏览7提问于2022-01-27得票数 2 ...