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 ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 然后你会发现,compute_metrics的形参的label_ids存的就不知原始标签了,现在存的是元组,就是你指定的label_names里面的数据。
3、在TrainingArguments中设置label_names=['labels','自定义数据名'],意思是在重写compute_metrics方法时,形参的label_ids属性会存入我们设置的那些列。使用方法: # 重写评价指标计算def compute_metrics(pred):labels, 自定义数据名 = pred.label_ids... Prompt最近这么火,一个方向的朋友一定会出现和我...
compute_metrics: typing.Union[typing.Callable[[transformers.trainer_utils.EvalPrediction], typing.Dict], NoneType] = None, callbacks: typing.Optional[typing.List[transformers.trainer_callback.TrainerCallback]] = None, optimizers: typing.Tuple[torch.optim.optimizer.Optimizer, torch.optim.lr_scheduler.La...
compute_metrics (Callable[[EvalPrediction], Dict], 可选):用于在评估时计算指标的函数,必须接受EvalPrediction作为入参,并返回一个字典,其中包含了不同性能指标的名称和相应的数值,一般是准确度、精确度、召回率、F1 分数等。 callbacks (TrainerCallback 列表, 可选):自定义回调函数,如果要删除使用的默认回调函...
这个比较简单:模型对象、训练参数、data整理器、训练数据集、评估数据集、tokenizer、optimizers优化器和学习率调度器,compute_metrics函数,这几个是最核心的。 这里有个model_wrapped的概念,意思是最开始的model对象传进来后,会根据实际情况对它进行包装,比如用PEFT进行包装,比如用Deepspeed进行包装,所以这个model_wrapped...
如果我们查看文档: https://huggingface.co/docs/transformers/internal/trainer_utils和代码,看起来该对象是一个自定义容器类,其中包含 (i) 预测、(ii) label_ids 和 ( iii) 输入np.ndarray。这些是模型的推理函数需要返回的内容,以便按compute_metrics预期工作。
4.构建Trainer中的compute_metrics函数 前面我们注意到Trainer的参数中,可以提供一个compute_metrics函数,用于输出我们希望有的一些指标。 这个compute_metrics有一些输入输出的要求: 输入:是一个EvalPrediction对象,是一个named tuple,需要有至少predictions和label_ids两个字段;经过查看源码,这里的predictions,就是logits ...
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...
training_args = TrainingArguments(\n output_dir=resume_from_checkpoint,\n evaluation_strategy="epoch",\n per_device_train_batch_size=1,\n)\ndefcompute_metrics(pred: EvalPrediction):\n labels= pred.label_ids\n preds = pred.predictions.argmax(-1)\n f1 = f1_score(labels, preds, average=...
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...