评估指标: 我们使用 单词错误率 (word error rate,WER) 指标来评估模型,因此需要定义一个 compute_metrics 函数来计算它。 加载预训练 checkpoint: 我们需要加载预训练 checkpoint 并正确配置它以进行训练。 定义训练参数: Trainer 在制订训练计划时需要用到这些参数。 微调完后,我们需要使用测试数据对其进行评估,以验...
def compute_metrics(eval_pred): logits, labels = eval_pred # predictions: [batch_size,num_labels], labels:[batch_size,] predictions = np.argmax(logits, axis=1) # 将概率最大的类别作为预测结果 return metric.compute(predictions=predictions, references=labels) 1. 2. 3. 4. 现在我们可以定义...
import numpy as np def compute_metrics(eval_pred): predictions, labels = eval_pred if task != 'stsb': predictions = np.argmax(predictions, axis=1) else: predictions = predictions[:,0] return metric.compute(predictions=predictions, references=labels) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ...
model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(pt_name,num_labels=2)accuracy=evaluate.load('accuracy')# 以前的load_metric降被停用defcompute_metrics(eval_pred):logits,labels=eval_pred logits=logits.argmax(axis=1)# axis, not dimreturnaccuracy.compute(predictions=logits,references=labels)# 测...
(self): return model, optimizer, lr_scheduer #编写前向逻辑 # 输入:batch 或者 iterator,model # 输出:loss def run_forward_step(self, batch_or_iterator, model): return loss #编写验证集评估逻辑, 微调专用 # 输入:model,验证集数据加载器 # 输出:metric对象 def run_compute_metrics(self, model,...
验证时为batch大小128,num_train_epochs为训练轮数,权重衰减大小为0.01,output_dir定义输出文件夹位置,logging_steps为日志记录的步长,即10个batch记录一次;评估策略为训练完一个epoch之后进行评估,设置训练完成后加载最优模型,并指定最优模型的评估指标为accuracy,这个值要和compute_metrics函数中返回值的键匹配,最后...
为了在训练期间监控指标,我们需要为“Trainer”定义一个“compute_metrics()”函数。 该函数接收一个“EvalPrediction”对象(它是一个具有“predictions”和“label_ids”属性的命名元组),并需要返回一个字典,将每个指标的名称映射到它的值。 对于我们的应用程序,我们将计算 F_1-score 和模型的准确性,如下所示: fr...
from pyitcast.transformer_utils import SimpleLossCompute # 使用make_model获得model model = make_model(V, V, N=2) # 使用get_std_opt获得模型优化器 model_optimizer = get_std_opt(model) # 使用LabelSmoothing获得标签平滑对象 criterion = LabelSmoothing(size=V, padding_idx=0, smoothing=0.0) # ...
( First, two systems can differ in which stimuli they failto classify correctly, which is not captured by accuracy metrics. Second, while there is only one way to be right, there are many ways to be wrong—systems can also vary systematically in how they misclassify stimuli. We consider ...
from seqeval.metrics import ( classification_report, f1_score, precision_score, recall_score, ) eval_loss = 0.0 nb_eval_steps = 0 preds = None out_label_ids = None # put model in evaluation mode model.eval() for batch in tqdm(eval_dataloader, desc="Evaluating"): ...