但是从一开始,我们首先检查一下Trainer类中默认的compute_loss()函数是什么样子的。 如果你想自己看看的话,可以在这里找到相应的函数(撰写本文时的当前版本是4.17)。使用默认参数返回的实际损失取自模型的输出值: loss = outputs["loss"] if isinstance(outputs, dict) else outputs[0] 这意味着模型本身(默认情...
1. Loss计算 Trainer中提供的Loss计算的函数为compute_loss,如下图所示: loss in trainer 传入的参数一般为model和inputs,其中inputs是处理过的输入,根据训练目标损失,可以重写这个函数,例如在LLM训练中一般是next-token prediction2. 模型保存 一般情况下,我们需要重写trainer的save_model()函数来将训练好的模型进行...
2、在TrainingArguments中设置remove_unused_columns= False,意思是在重写compute_loos方法时,不会删除我们自定义的列。 这样,在compute_loos方法中,我们就可以使用自定义的列的数据了。但是要注意在把输入喂给model的时候,要把自定义列摘出来,不然会报错: def compute_loss(self, model, inputs, r...
2、在TrainingArguments中设置remove_unused_columns= False,意思是在重写compute_loos方法时,不会删除我们自定义的列。 这样,在compute_loos方法中,我们就可以使用自定义的列的数据了。但是要注意在把输入喂给model的时候,要把自定义列摘出来,不然会报错: def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs...
compute_loss(model, inputs, return_outputs=False): 作为 Trainer 的计算损失的函数。默认情况下,所有的模型通过 output 返回损失(output 的第一个元素)。 compute_loss_context_manager():一个 helper wrapper,用于聚合针对 compute_loss 的上下文管理器(如,混合精度训练)。 create_model_card():创建 model car...
prediction_loss_only (bool, 可选, 默认为 False):如果设置为True,当进行评估和预测时,只返回损失值,而不返回其他评估指标。 per_device_train_batch_size(int, 可选, 默认为 8):用于指定训练的每个GPU/XPU/TPU/MPS/NPU/CPU的batch,每个训练步骤中每个硬件上的样本数量。
class CustomTrainer(Trainer): def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False): labels = inputs.get("labels") # forward pass outputs = model(**inputs) logits = outputs.get("logits") # compute custom loss (suppose one has 3 labels with different weights) loss_fct = nn.Cros...
最后,我们将训练器子类化并编写我们自己的 compute_loss. 之后,这段代码也可以分布式运行,而无需修改任何训练代码! from transformers import Trainer, TrainingArgumentsmodel = BasicNet()training_args = TrainingArguments( "basic-trainer", per_device_train_batch_size=64, per_device_eval_batch_size=64, num...
最后,我们将训练器子类化并编写我们自己的compute_loss. 之后,这段代码也可以分布式运行,而无需修改任何训练代码! fromtransformersimportTrainer, TrainingArguments model = BasicNet() training_args = TrainingArguments( "basic-trainer", per_device_train_batch_size=64, ...
fromtransformersimportTrainerclassCustomTrainer(Trainer):defcompute_loss(self, model, inputs, return_outputs=):# get the labelslabels = inputs.get("labels")print(labels)# you can use loging# call the original compute_loss methodreturnsuper().compute_loss(model, inputs, re...