training_args.output_dir = "xlm-roberta-base-finetuned-panx-all"trainer = Trainer(model_init=model_init, args=training_args, data_collator=data_collator, compute_metrics=compute_metrics, tokenizer=xlmr_tokenizer, train_dataset=corpora_encoded["train"], eval_dataset=corpora_encoded["validation"]...
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=compute_metrics, ) trainer.train() 用Pytorch原生代码进行训练 Trainer帮你管理training loop,并且让你只用一行代码就可以训练模型。对于那些喜欢自己写他们自己的训练循环的用户,你可以用Pytorch原生代码来训练你的模型。 可以用下边的代码释放内存: del model del trainer torch.cuda.empty_cache() ...
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...
Trainer的compute_metrics 可以计算训练时具体的评估指标的值(比如acc、F1分数等等)。如果trainer不设置compute_metrics 就只显示training loss,这不是一个直观的数字。 import evaluate import numpy as np def compute_metrics(eval_preds): metric = evaluate.load("/mnt/workspace/wzf/transformer/metrics/glue", ...
使用huggingface全家桶(transformers, datasets)实现一条龙BERT训练(trainer)和预测(pipeline) huggingface的transformers在我写下本文时已有39.5k star,可能是目前最流行的深度学习库了,而这家机构又提供了datasets这个库,帮助快速获取和处理数据。这一套全家桶使得整个使用BERT类模型机器学习流程变得前所未有的简单。
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。
该compute_metrics函数可以传递到,Trainer以便它验证您需要的指标,例如 from transformers import Trainer trainer = Trainer( model=model, args=args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=validation_dataset, tokenizer=tokenizer, compute_metrics=compute_metrics ) trainer.train() Run Code Online (Sandbox ...
7. compute_metrics (optional): 自定义的评估指标函数,用于评估模型性能。 8. callbacks (optional): 自定义的回调函数列表,用于在训练过程中执行特定操作。 9. optimizers (optional): 自定义的优化器,用于训练模型。 10. scheduler (optional): 自定义的学习率调度器,用于调整模型的学习率。 11. data_parallel...