from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = TrainingArguments(output_dir="test_trainer", evaluation_strategy="epoch") Trainer 包含了模型,训练的参数,训练集,测试集,指标参数 from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = TrainingArguments( 'test-trainer', per_de...
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 ...
6行代码就够了，但是改trainer的话我记得是要去改封装的prediction_step，改起来也不是5，6行就能搞定...
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 ...
下面我们使用Trainer进行BERT模型微调,给出英语、中文数据集上文本分类的示例代码。 BERT微调 使用datasets模块导入imdb数据集(英语影评数据集,常用于文本分类),加载预训练模型bert-base-cased的tokenizer。 import numpy as np from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorWithPadding import datasets checkpoint = ...
test_predictions = trainer.predict(dataset_test_encoded) # For each prediction, create the label with argmax test_predictions_argmax = np.argmax(test_predictions[0], axis=1) # Retrieve reference labels from test set test_references = np.array(dataset["test"]["label"]) ...
test_predictions = trainer.predict(dataset_test_encoded) # For each prediction, create the label with argmax test_predictions_argmax = np.argmax(test_predictions[0], axis=1) # Retrieve reference labels from test set test_references = np.array(dataset["test"]["label"]) ...
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。
step save_steps=1000, # load_best_model_at_end=True, # whether to load 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...
您可以加载accuracy metric并使其与您的compute_metrics函数一起工作。例如，它如下所示：...