for step, inputs in enumerate(dataloader): ... # 单步预测结束 self.control = self.callback_handler.on_prediction_step(args, self.state, self.control) 日志与模型保存 log 在Trainer中,log保存用到了on_log()事件,数据保存在TrainerState和logs字典(临时变量)中 具体log行为由callback负责,常用的有Wan...
if isinstance(train_dataset, torch.utils.data.IterableDataset): if self.args.world_size > 1: train_dataset = IterableDatasetShard( train_dataset, batch_size=self._train_batch_size, drop_last=self.args.dataloader_drop_last, num_processes=self.args.world_size, process_index=self.args.process_...
torch.utils.data.Dataset类型的实参传入Seq2SeqTrainer()后,会在后序过程直接调用torch.utils.data.DataLoader,与常规pytorch操作相同 huggingface / Datasets类型的实参传入Seq2SeqTrainer()后,在后序过程会,先剔除多余的键及其值。至于torch.utils.data.Dataset类型的实参中若包含多余的键及其值,程序会不会报错暂没...
dataloader_num_workers (int, 可选, 默认为 0):用于指定数据加载时的子进程数量(仅用于PyTorch)其实就是PyTorch的num_workers参数,0表示数据将在主进程中加载。 past_index (int, 可选, 默认为 -1):一些模型(如TransformerXL或XLNet)可以利用过去的隐藏状态进行预测,如果将此参数设置为正整数,Trainer将使用相应...
5.创建 Dataloader 6.创建模型及优化器 7.训练与验证 8.模型训练 9.模型预测 Trainer+文本分类 1.导入相关包 2.加载数据集 3.划分数据集 4.数据集预处理 5.创建模型 6.创建评估函数 7.创建 TrainingArguments 8.创建 Trainer 9.模型训练 10.模型评估 11.模型预测 文本分类 1.导入相关包 from transformers...
trainner 写法 (1)正常写法 一般情况下教程会教你这样去写Pytorch 的train 代码: #准备好训练数据加载器train_loader=DataLoader(dataset=train_data,batch_size=64,shuffle=True)#准备好模型model=Net()#优化方法optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters())#loss 函数loss_func=torch.nn.CrossEntropyLoss()##...
train_dataloader:一个 torch.utils.data.DataLoader,指定 training dataloader。 eval_dataloader:一个 torch.utils.data.DataLoader,指定 evaluation dataloader。 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, floa...
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader 定义一个简单的模型和数据集 class SimpleNet(torch.nn.Module): …class SimpleDataset(Dataset): …dataset = SimpleDataset(…)dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)a = torch.device(‘cpu’) if not torch.cuda.is_available() ...
该代码有点低效,因为每个设备都会创建一个 dataloader。 这些代码只能运行在多 GPU 下,当想让这个代码运行在单个 GPU 或 TPU 时,还需要额外进行一些修改。 🤗 Accelerate 通过 Accelerator 类解决上述问题。通过它,不论是单节点还是多节点,除了三行代码外,其余代码几乎保持不变,如下所示: 🤗 Accelerate 文档链接...
trainloader= DataLoader(db_train, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True, worker_init_fn=worker_init_fn,) ... (也就是把 def worker_init_fn 移动到了 def trainer_synapse 的外面,并且把arg.seed改成了作者默认的1234——我只是图省事,如果需要保留randomseed这个功能...