实现这一点的方法是通过对Trainer进行子类化,并覆盖compute_loss()方法,以包括知识蒸馏损失项LKD: importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtransformersimportTrainerclassDistillationTrainer(Trainer):def__init__(self, *args, teacher_model=None, **kwargs):super().__init__(*args, **kwargs) sel...
实现这一点的方法是通过对Trainer进行子类化,并覆盖compute_loss()方法,以包括知识蒸馏损失项L KD: import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom transformers import Trainerclass DistillationTrainer(Trainer):def __init__(self, *args, teacher_model=None, **kwargs):super().__init__(*ar...
有了这个最终成分,我们可以使用“Trainer”实例化和微调我们的模型: from transformers import Trainer trainer = Trainer(model=model, args=training_args, compute_metrics=compute_metrics, train_dataset=emotions_encoded["train"], eval_dataset=emotions_encoded["validation"], tokenizer=tokenizer) trainer.train(...
BERT被分割为BertForMaskedLM和BertLMHeadModel,因此,以后就不能再拿BertForMaskedLM做因果语言建模,也不能接受lm_labels参数。 Trainer从类转为方法 v3还对Trainer数据整理器做了一个改动,将其从一个类改成了一个方法。 直接设置tokenizer的特殊标记属性 在v3中,你可以直接设置tokenizer的特殊标记属性,例如tokenizer....
TensorFlow模型现在可以自己计算损失,使用TFPretrainedModel.compute_loss方法。 现在可以在TensorFlow中调整token嵌入的大小 Cleaning TensorFlow model 新增MobileBERT 《MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices 》中的MobileBERT被添加到PyTorch和TensorFlow的库中。
TensorFlow模型现在可以自己计算损失,使用TFPretrainedModel.compute_loss方法。 现在可以在TensorFlow中调整token嵌入的大小 Cleaning TensorFlow model 新增MobileBERT 《MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices 》中的MobileBERT被添加到PyTorch和TensorFlow的库中。
TensorFlow模型现在可以自己计算损失,使用TFPretrainedModel.compute_loss方法。 现在可以在TensorFlow中调整token嵌入的大小 Cleaning TensorFlow model 新增MobileBERT 《MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices 》中的MobileBERT被添加到PyTorch和TensorFlow的库中。
您好,我将Adam-mini集成到trainer后,使用deepspeed训练会爆显存 加载代码如下: class CustomSeq2SeqTrainer(Seq2SeqTrainer): r""" Inherits Seq2SeqTrainer to compute generative metrics such as BLEU and ROUGE. """ def __init__(self, finetuning_args: "FinetuningArguments", **kwargs) -> None: ...
接下来初始化trainer trainer=Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=IterableWrapper(train_dataset)iftraining_args.do_trainelseNone,eval_dataset=IterableWrapper(eval_dataset)iftraining_args.do_evalelseNone,tokenizer=tokenizer,# Data collator will default to DataCollatorWithPadding, so we chan...
和之前调用Trainer类似: trainer = Trainer( model_init=model_init, args=args, train_dataset=encoded_dataset['train'], eval_dataset=encoded_dataset[validation_key], tokenizer=tokenizer, compute_metrics=compute_metrics ) 1. 2. ...