下面随机看几条数据,先建立对数据一些主观认识。 defshow_samples(dataset,num_samples=3,seed=42):sample=dataset["train"].shuffle(seed=seed).select(range(num_samples))forexampleinsample:print(f"\n'>> Title: {example['review_title']}'")print(f"'>> Review: {example['review_body']}'")...
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包含传递的数据集的loss,以及一些运行时间(如果我们定义了自己的compute_metrics()函数并将其传递给Trainer,该字段还将包含compute_metrics()的结果。) 第一步:将验证集...
正如您所提到的,Trainer.predict返回模型预测的输出,即逻辑。 pipeline如果您想获得每个类别的不同标签和分数,我建议您根据任务(TextClassification、TokenClassification 等)使用模型对应的标签和分数。该方法的方法上pipeline有一个return_all_scores参数__call__,允许您获取预测中每个标签的所有分数。 这是一个例子: fr...
可以使用 Trainer 对象的 predict 方法生成预测。 Tokenize test set dataset_test_encoded = dataset["test"].map(preprocess_function_batch, batched=True) # Use the model to get predictions test_predictions = trainer.predict(dataset_test_encoded) # For each prediction, create the label with argmax ...
最后使用经过最佳训练的模型对测试集进行预测并计算其准确性。 可以使用 Trainer 对象的 predict 方法生成预测。 #Tokenize test set dataset_test_encoded = dataset["test"].map(preprocess_function_batch, batched=True) # Use the model to get predictions ...
最后使用经过最佳训练的模型对测试集进行预测并计算其准确性。可以使用 Trainer 对象的 predict 方法生成预测。 Tokenize test set dataset_test_encoded = dataset["test"].map(preprocess_function_batch, batched=True) # Use the model to get predictions ...
predict_with_generate=True, ) # Initialize our Trainer trainer = Seq2SeqTrainer( model=model, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, tokenizer=tokenizer, data_collator=data_collator, args=training_args, ) # Training train_result = trainer.train() ...
predict_with_generate=True, remove_unused_columns=True, fp16 = True, push_to_hub = True, metric_for_best_model = 'bleu', # New or "f1" load_best_model_at_end = True # New ) trainer = Seq2SeqTrainer( model = model, args = training_args, train_dataset = train...
AttributeError:'XLMRobertaForQuestionAnswering'objecthas no attribute'predict' I also used 'use_auth_token=True' as an argument for from_pretrained, but that also didn't work. Also, type(trainer) is 'transformers.trainer.Trainer' , while type(model_sm) is transformers.models.xlm_roberta...
上篇文章我们已经介绍了Hugging Face的主要类,在本文中将介绍如何使用Hugging Face进行BERT的微调进行评论的分类。其中包含:AutoTokenizer、AutoModel、Trainer、TensorBoard、数据集和指标的使用方法。 在本文中,我们将只关注训练和测试拆分。每个数据集都由一个文本特征(评论的文本)和一个标签特征(表示评论的好坏)组成。