self.optim_type = optim_typedefcompute_accuracy(self):# We'll define this laterpassdefcompute_size(self):# We'll define this laterpassdeftime_pipeline(self):# We'll define this laterpassdefrun_benchmark(self): metrics = {} metrics[self.optim_type] = self.compute_size() metrics[self.op...
tokenizer=tokenizer, # 分词器 compute_metrics=compute_metrics # 评估指标 ) trainer.train() # 开始训练 trainer.evaluate() # 开始评估 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 实战 Pipeline虽然好用,但是不支持微调。如果想加载预训练模型,并自己微调的话,我们需要额外写一些加载模型、数据处理的代码。
distilbert_trainer = DistillationTrainer(model_init=student_init,teacher_model=teacher_model, args=student_training_args,train_dataset=clinc_enc['train'], eval_dataset=clinc_enc['validation'],compute_metrics=compute_metrics, tokenizer=student_tokenizer)distilbert_trainer.train() 验证集上的 92%准确率...
tokenizer=tokenizer, compute_metrics=compute_metrics ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 调用方法hyperparameter_seach,但这个过程会很久。我们可以先用部分数据进行超参数搜索,再进行全量训练。 比如使用1/10的数据进行搜索: best_run=trainer.hyperparameter_search(n_trials=10,direction='ma...
trainer = Trainer(model,args,train_dataset=encoded_dataset["train"],eval_dataset=encoded_dataset["validation"],tokenizer=tokenizer,compute_metrics=compute_metrics) trainer.train() 以上搭建了一个Bert的预训练模型,我们可以根据自己的数据集进行训练,运行以上代码,模型会自动加载相关数据集进行训练,训练完成后,...
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...
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...
, tokenizer=feature_extractor, compute_metrics=compute_metrics, # 评估指标 ) trainer.tr...
mase = mase_metric.compute( predictions=forecast_median[item_id], references=np.array(ground_truth), training=np.array(training_data), periodicity=get_seasonality(freq)) mase_metrics.append(mase["mase"]) 所以Autoformer 模型的结果是: print(f"Autoformer univariate MASE: {np.mean(mase_metrics)...
compute_metrics=compute_metrics) trainer.evaluate() # 看看随机初始化的推理,应该是55开 开始训练,直接能给出各种结果,而且自动调用GPU了。 trainer.train() # torch.optim.AdamW trainer.save_model(output_dir='./output_dir/manual') 最后,推理测试,用之前准备的测试集。如果只是看看指标,可以: ...