preprocess_logits_for_metrics (Callable[[torch.Tensor, torch.Tensor], torch.Tensor], 可选):用于指定一个函数,这个函数在每次评估步骤(evaluation step)前,其实就是在进入compute_metrics函数前对模型的输出 logits 进行预处理。接受两个张量(tensors)作为参数,一个是模型的输出 logits,另一个是真实标签(labels...
在TrainingArguments中添加以下三个参数 args = TrainingArguments(...label_names=['labels','自定义数据名'],remove_unused_columns= False, # 在compute_loss 时需要额外输入include_inputs_for_metrics= True # compute_metrics 时需要原始输出来计算评价指标) 然后你会发现,compute_metrics的形参的l...
preprocess_logits_for_metrics:一个函数,用于在每次评估步骤后预处理logits。它必须接受两个张量,即logits和labels,并返回处理后的logits。此函数的修改将在compute_metrics中反映在接收到的预测值上。 Trainer类简化了训练流程,让用户可以更加专注于模型的设计和训练策略,而不必担心底层的训练细节。通过提供这些参数和功...
compute_metrics=compute_metrics, ) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) compute_metrics中的参数期望QuestionAnsweringTrainer一个函数: [in]:接受一个EvalPrediction对象作为输入 [out]:返回键值对的字典,其中键是字符串类型的输出指标的名称,值预计为浮点 ...
metrics:一个字典 Dict[str, float],指定由上一次 evaluation 阶段计算得到的指标。 它仅在 on_evaluate 事件中才能访问。 logs:一个字典 Dict[str, float],指定需要 log 的内容。 它只能在事件 on_log 中访问。 方法(这些参数参考初始化参数): on_epoch_begin(args: TrainingArguments, state: TrainerState,...
其中metrics中还可以包含我们自定义的字段,我们需要在定义Trainer的时候给定compute_metrics参数。 文档参考:https://huggingface.co/transformers/master/main_classes/trainer.html#transformers.Trainer.predict 代码语言:javascript 复制 predictions=trainer.predict(tokenized_datasets['validation'])print(predictions.prediction...
7. compute_metrics (optional): 自定义的评估指标函数,用于评估模型性能。 8. callbacks (optional): 自定义的回调函数列表,用于在训练过程中执行特定操作。 9. optimizers (optional): 自定义的优化器,用于训练模型。 10. scheduler (optional): 自定义的学习率调度器,用于调整模型的学习率。 11. data_parallel...
在上述代码中,model是待微调的模型,training_args是训练参数,train_dataset和eval_dataset是训练和评估数据集,compute_metrics是用于计算评估指标的函数,loss是自定义的损失函数。 通过以上步骤,就可以在使用Huggingface TFTrainer类对模型进行微调时指定自定义的损失函数。请注意,这只是一种示例...
from transformers import DataCollatorWithPadding trainer = Trainer(model=model, args=train_args, train_dataset=tokenized_datasets["train"], eval_dataset=tokenized_datasets["test"], data_collator=DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer), compute_metrics=eval_metric) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 9...