添加相应的eval_dataset到代码中: 你需要确保在创建Trainer实例时提供一个验证集(eval_dataset)。这通常是从你的数据集中分割出来的一部分数据,用于在训练过程中评估模型的性能。 例如,如果你的数据集已经被分割为训练集和验证集,你可以这样修改你的代码: python from datasets import load_dataset, DatasetDict # ...
Trainer的数据加载方式主要分为两种:基于torch.utils.data.Dataset的方式加载 和 基于huggingface自带的Datasets的方式(下文用huggingface / Datasets表示)加载。以下是一些需要注意的点:(1)Seq2SeqTrainer()的train_dataset和eval_dataset参数的所传实参应为字典类型;(2)该字典实参的keys应当覆盖模型运行所需要的数据参数...
per_device_eval_batch_size=8, # 评估批次大小 num_train_epochs=3, # 训练轮次 weight_decay=0.01, # 权重衰减 ) # 初始化 Trainer trainer = Trainer( model=model, # 预训练模型 args=training_args, # 训练参数 train_dataset=encoded_dataset['train'], # 训练数据集 ...
Transformers model to be trained args=training_args, # training arguments, defined above train_dataset=train_dataset, # training dataset eval_dataset=dev_dataset, # evaluation dataset compute_metrics=compute_metrics ) train_out = trainer.train() 文章中不能显示那个数据表格,但是在训练过程中,或者resul...
eval_dataset Optional[Any] 否 可选的评价数据集 evaluators List[Evaluator] 否 用于评估的评估器列表 dataset_bos_path String 否 训练用的 bos 路径,说明:数据集dataset和此参数,至少填写一个 配置自定义训练参数 示例 Python TrainConfig( epochs=1, batch_size=32, learning_rate=0.00004, ) 请求参数 模型...
)#4.准备模型 model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")#5.创建Trainer并开始训练 trainer=Trainer(model=model,# 要训练的模型 args=training_args,# 训练参数 train_dataset=tokenized_datasets['train'],# 训练数据集 eval_dataset=tokenized_datasets['validation'],# 验证...
eval_dataset=test_dset, data_collator=collate_fn, ) trainer.train()notebook_launcher(train_trainer_ddp, args=(), num_processes=2) 相关资源 要了解有关 PyTorch 分布式数据并行性的更多信息,请查看: https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html 要了解有关 🤗 Accelerate 的更多信息,请查看: ...
train_dataset (torch.utils.data.Dataset 或 torch.utils.data.IterableDataset, 可选):用于训练的数据集,如果是torch.utils.data.Dataset,则会自动删除模型的forward()方法不接受的列。 eval_dataset (Union[torch.utils.data.Dataset, Dict[str, torch.utils.data.Dataset]), 可选):同上,用于评估的数据集,如...
per_device_train_batch_size=32, per_device_eval_batch_size=32, gradient_accumulation_steps=2, eval_accumulation_steps=1, ) trainer = Trainer( model=bart, args=args, data_collator=collate_fn, train_dataset=train_set, eval_dataset=eval_set, tokenizer=tokenizer, compute_metrics=compute_metrics,...
train_dataset和eval_dataset用于训练和评估，数据集是datasets.Dataset实例。tokenizer 用于数据预处理，自动填充输入至最大长度，便于训练过程，并在训练中断或重用模型时保存分词器。计算指标 compute_metrics函数用于评估时计算指标，接收EvalPrediction对象并返回指标字典。回调函数 允许自定义训练循环，可添加到...