remove_unused_columns:如果使用datasets.Dataset数据集,是否自动删除模型前向方法未使用的列。 label_names:输入字典中对应于标签的键的列表。 load_best_model_at_end:是否在训练结束时加载找到的最佳模型。 在您提供的TrainingArguments类的参数说明中,涵盖了训练循环中涉及的各种配置选项。以下是对这些参数的详细介绍...
label_names (List[str], 可选):用于指定在模型的输入字典中对应于标签(labels)的键,默认情况下不需要显式指定。 metric_for_best_model (str, 可选):与 load_best_model_at_end 结合使用,用于指定比较不同模型的度量标准,默认情况下,如果未指定,将使用验证集的 "loss" 作为度量标准,可使用accuracy、F1、l...
如果提供了一个 labels 参数,那么你的模型可以计算损失,并且该损失作为元组的第一个元素被模型返回(如果你的模型返回元组)。 你的模型可以接受多个 label 参数(使用 TrainingArguments 中的label_names 来向Trainer 指定它们的名称),但是它们全都不应该被命名为 "label"。
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 ... 1. 2. 3. 4....
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... ...
[bool] = True,label_names: Optional[List[str]] = None,load_best_model_at_end: Optional[bool] = False,metric_for_best_model: Optional[str] = None,greater_is_better: Optional[bool] = None,ignore_data_skip: bool = False,sharded_ddp: str = '',deepspeed: Optional[str] = None,label_...
trainer = Trainer（model=model，args=training_args，train_dataset=train_data，label_names='labels '...
(default: True) --label_names 训练数据标签label的名称 The list of keys in your dictionary of inputs that correspond to the labels. (default: None) --load_best_model_at_end 训练结束后是否加载最优模型,通常与`metric_for_best_model`配合使用 Whether or not to load the best model found ...
self._signature_columns += list(set(["label", "label_ids"] + self.label_names)) 即使传递给train_dataset和eval_dataset的数据时字典类型,也存在一种做法使得基于torch.utils.data.Dataset加载数据的方式会报异常 重载Dataset类(dataset.py) # -*- coding: utf-8 -*- from torch.utils.data import ...
label_names=None, label_smoothing_factor=0.0, learning_rate=2e-05, length_column_name=length, load_best_model_at_end=True, local_rank=0, log_level=passive, log_level_replica=warning, log_on_each_node=True, logging_dir=./checkpoints/runs/Nov16_05-36-15_da517cd92bfa, logging_first_ste...