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.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...
前面使用Trainer的时候,DataCollatorWithPadding已经帮我们自动转换了,因此我们不需要操心这个问题。不过我们使用pytorch来写,在pytorch的data_loader里面,有一个collate_fn参数,我们可以把DataCollatorWithPadding对象传进去,也会帮我们自动把"label"转换成"labels"。作者:蝈蝈链接:zhuanlan.zhihu.com/p/41 2. DataLoader ...
eval_dataset=common_voice["test"], data_collator=data_collator, compute_metrics=compute_metrics, tokenizer=processor, ) trainer.train() 训练效果如下所示: 5. 学习资料 参考资料 NLP Projects to Boost Your Resume
使用Trainer API来微调模型 1. 数据集准备和预处理: 这部分就是回顾上一集的内容: 通过dataset包加载数据集 加载预训练模型和tokenizer 定义Dataset.map要使用的预处理函数 定义DataCollator来用于构造训练batch 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from transformersimportAutoTokenizer,DataCollatorWithPaddingimportda...
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...
data_collator •数据整理参数,用于处理输入数据的格式和排列。 •可以选择通过default_data_collator使用默认参数,也可以自定义数据整理函数。 train_dataset •训练和评估数据集。 •可以是包含样本的Dataset对象或文件路径。 •可以选择使用load_dataset函数加载常见数据集,也可以自己创建数据集。 tokenizer •...
我正在从零开始通过训练语言模型来考虑微调模型。我有几个与此有关的基本问题:text=['I amhuggingfacefan', 'I lovehuggingface', ...] data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=True, mlm_probabi 浏览14提问于2022-07-08得票数0 3...
使用🤗 Transformer 的高级 Trainer API ,该 API 抽象封装了所有代码模板并且支持不同设备和分布式场景。 什么是分布式训练,为什么它很重要? 下面是一些非常基础的 PyTorch 训练代码,它基于 Pytorch 官方在 MNIST 上创建和训练模型的示例。 importtorch importtorch.nnasnn ...
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（...