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...
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...
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...
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...
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.
\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,...
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 fromtransformers import Trainertrainer=Trainer(model=model,args=args,train_dataset=train_dataset,eval_dataset=validation_dataset,tokenizer=tokenizer,compute_metrics=compute_metrics)trainer.train() ...
# 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。
[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...