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...
eval_dataloader = dataloader ... with CodeBlock("预测循环"): ... 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...
dataloader_drop_last (bool, 可选, 默认为False):用于指定是否丢弃最后一个不完整的batch,发生在数据集的样本数量不是batch_size的整数倍的时候。 eval_steps (int or float, 可选):如果evaluation_strategy="steps",就是指两次评估之间的更新步数,如果未设置,默认和设置和logging_steps相同的值,如果是在[0, ...
def get_train_dataloader(self): """get train dataloader of mindspore.""" return build_dataset_loader(self.config.train_dataset.data_loader) def get_eval_dataloader(self): """get eval dataloader of mindspore.""" return build_dataset_loader(self.config.eval_dataset.data_loader) def ...
local_rank train_loader = get_dataloader(config['dataset']['train'], config['distributed']) assert train_loader is not None if 'validate' in config['dataset']: validate_loader = get_dataloader(config['dataset']['validate'], False) else: validate_loader = None criterion = build_loss(...
train_loader = dataloader.train_loader#print(utils.get_mean_and_std(train_loader))val_loader = dataloader.val_loaderforepochinrange(opt.start_epoch, opt.epochs): utils.adjust_learning_rate(opt, optimizer, epoch) print("Starting epoch number:",epoch,"Learning rate:", opt.lr)ifopt.testOnly ...
def get_expected_events(self, trainer): expected_events = ["on_init_end", "on_train_begin"] step = 0 train_dl_len = len(trainer.get_eval_dataloader()) evaluation_events = ["on_prediction_step"] * len(trainer.get_eval_dataloader()) + ["on_log", "on_evaluate"] for _ in range...
get_eval_dataloader()) + ["on_log", "on_evaluate"] for _ in range(trainer.state.num_train_epochs): expected_events.append("on_epoch_begin") for _ in range(train_dl_len): step += 1 expected_events += ["on_step_begin", "on_step_end"] if step % trainer.args.logging_steps =...
args.train_batch_sizeargs.eval_batch_size 挙動 データの読み込まれ方 Trainerクラス内での挙動について説明する。以下のget_train_dataloader()と_get_train_sampler()はTrainerクラス内に定義されている。 train()時は,train_datasetが読み込まれるが,この際にget_train_dataloader()によってDataLoa...
指定eval_steps参数,否则eval_steps=logging_steps train_args ''' TrainingArguments( _n_gpu=0, adafactor=False, adam_beta1=0.9, adam_beta2=0.999, adam_epsilon=1e-08, auto_find_batch_size=False, bf16=False, bf16_full_eval=False, data_seed=None, dataloader_drop_last=False, dataloader_num...