参数:参考 prediction_step()。 返回值:这个 batch 上的训练损失。 class transformers.Seq2SeqTrainer: xxxxxxxxxx class transformers.Seq2SeqTrainer( model: typing.Union[transformers.modeling_utils.PreTrainedModel, torch.nn.modules.module.Module] = None, args: TrainingArguments = None, data_collator: typ...
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...
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WandbCallback, TensorBoardCallback 下面代码将log相关的Callbacks添加到callback_handler中 from transformers....
prediction_loss_only:bool=False,per_device_train_batch_size:int=8,# 默认的batch_size=8per_device_eval_batch_size:int=8,per_gpu_train_batch_size:Union[int,NoneType
prediction_loss_only: 如果 True,则在预测期间只计算损失,而不计算度量。 per_device_train_batch_size: 在每个设备上训练批次的大小。 per_device_eval_batch_size: 在每个设备上评估批次的大小。 per_gpu_train_batch_size:与 per_device_train_batch_size 相同,但适用于使用 GPU 时。 per_gpu_eval_batch...
Must take a [`EvalPrediction`] and return a dictionary string to metric values. callbacks (List of [`TrainerCallback`],*可选*): 用于自定义训练call列表函数。将这些函数会被添加到默认回调函数列表。 如果要删除使用的回调函数,请使用 [`Trainer.remove_callback`] 方法。 A list of callbacks ...
126 # this needs to wrap the `*_step` call too (not just `next`) for `dataloader_iter` support 127 break File /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pytorch_lightning/loops/prediction_loop.py:229, in _PredictionLoop._predict_step(self, batch, batch_idx, dataloader_idx, dataloader_iter...
prediction_loss_only=False, push_to_hub=False, push_to_hub_model_id=None, push_to_hub_organization=None, push_to_hub_token=<PUSH_TO_HUB_TOKEN>, ray_scope=last, remove_unused_columns=True, report_to=['tensorboard'], resume_from_checkpoint=None, run_name=./checkpoints, save_on_each_...
join(load(config['dataset']['alphabet'])) prediction_type = config['arch']['args']['prediction']['type'] num_class = len(config['dataset']['alphabet']) # loss 设置 if prediction_type == 'CTC': criterion = CTCLoss() else: raise NotImplementedError ctx = get_ctx(config['trainer']...
prediction_loss_only: bool = False, per_device_train_batch_size: int = 8, # 默认的batch_size=8 per_device_eval_batch_size: int = 8, per_gpu_train_batch_size: Union[int, NoneType] = None, per_gpu_eval_batch_size: Union[int, NoneType] = None, ...