预DataCollatorWithPadding类似,DataCollatorForSeq2Seq使用tokenizer分词器来预处理输入,但是它也会适应model。这是因为data_collator需要准备好解码器的输入ids,这个输入ids是标签的右移版本,在第一个位置上添加一个特殊的token。因为不同模型会有不同的移动方式,因此DataCollatorForSeq2Seq需要输入model对象。 fromtransf...
并且在训练过程会自动在线进行这个操作,那么用户在编码时就不需要手动复制输入的input_ids。 注意函数DataCollatorForLanguageModeling支持掩码语言模型(MLM,masked language modeling)以及常规语言模型(CLM,causal language modeling)。函数默认设置,是针对MLM模型的。通过设置mlm=False使函数可以方便处理CLM模型输入数据。 from...
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_...
trainer=Trainer(model,training_args,train_dataset=tokenized_datasets["train"],eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],data_collator=data_collator,# 在定义了tokenizer之后,其实这里的data_collator就不用再写了,会自动根据tokenizer创建 tokenizer=tokenizer,) 我们看看TrainingArguments和Trainer的参数都有些啥...
这一点在transformer的源码trainer.py里找到了端倪: 代码语言:javascript 复制 # 位置在def _remove_unused_columns函数里 # Labels may be named label or label_ids,thedefaultdata collator handles that.signature_columns+=["label","label_ids"]
data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer,mlm=True,mlm_probability=0.15) 所有配置完成后,我们就可以初始化我们的模型了: fromtransformersimportTrainer,TrainingArguments training_args=TrainingArguments(output_dir="./lunyuAlbert",overwrite_output_dir=True,num_train_epochs=20,per_gpu_train...
classtransformers.Trainer(model: torch.nn.modules.module.Module = None,args: transformers.training_args.TrainingArguments = None,data_collator: Optional[NewType.<locals>.new_type] = None,train_dataset: Optional[torch.utils.data.dataset.Dataset] = None,eval_dataset: Optional[torch.utils.data.dataset...
the best model (in terms of loss)# at the end of training# save_total_limit=3, # whether you don't have much space so you# let only 3 model weights saved in the disk)trainer=Trainer(model=model,args=training_args,data_collator=data_collator,train_dataset=train_dataset,eval_dataset=...
最大长度设为300，同时使用data_collector为DataCollatorWithPadding。加载分类模型，输出类别为2。设置compute_metrics函数，输出accuracy, f1, precision, recall四个指标。设置训练参数TrainingArguments类，创建Trainer。开启模型训练，完成英语数据集的文本分类模型微调。对于中文数据集，使用sougou-mini数据集（...
data_collator=data_collator, args=training_args, ) # Training train_result = trainer.train...