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dataloader封装),会做一些batch处理之类的工作,因为自定义的dataset的输出千差...
除了使用 HuggingFace Trainer 提供的日志记录功能外,你还可以使用 Python 的内置日志模块logging来记录自定义的日志信息。例如: 代码语言:javascript 复制 importlogging logging.basicConfig(filename='./custom_logs.log',level=logging.INFO)# 在训练过程中记录自定义日志 logging.info('Training started.')#...loggi...
parameters(), lr=5e-5) from transformers import get_scheduler num_epochs = 3 num_training_steps = num_epochs * len(train_dataloader) lr_scheduler = get_scheduler( "linear", optimizer=optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=num_training_steps) trainer = Trainer( model, args, ...
RCNN模型以及里面的代码实现细节，这一节呢主要来解析一下工程中更外围一点的东西，即train.py和trainer...
('my_dataset') data = torch.utils.data.DataLoader(dataset, shuffle=True)+model, optimizer, data = accelerator.prepare(model, optimizer, data)model.train() for epoch in range(10): for source, targets in data: source = source.to(device) targets = targets.to(device) optimizer.zero_grad()...
While one can customize the DataLoader like Megatron-LM and use Apex’s Fused optimizer withtransformers, it is not a beginner friendly undertaking to build custom Fused CUDA Kernels. Now that you are familiar with the framework and what makes it advantageous, let’s get into the tra...
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预训练语言模型(Pre-trained Language Model,PLM)想必大家应该并不陌生,其旨在使用自监督学习(Self-supervised Learning)或多任务学习(Multi-task Learning)的方法在大规模的文本语料上进行预训练(Pre-training),基于预训练好的模型,对下游的具体任务进行微调(Fine-tuning)。目前市面上知名的以英文为主预训练语言模型有...
数据集不是pandas数据集，它是pyarrow表，它们有不同的列名，没有loc方法，你需要数据集作为Trainer中的...
设置为True则仅返回损失,注意这个参数比较重要,我们如果要通过trainer的custome metric来自定义模型的eval结果,比如看auc之类的,则这里要设置为False,否则custom metric会被模型忽略而仅仅输出training data的loss。 per_device_train_batch_size (int, optional, defaults to 8) – The batch size per GPU/TPU core...