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...
全新版本中,针对TensorFlow进行了非常大的升级: 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Te...
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。
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...
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: ...
(eval_preds):preds,labels=eval_preds# preds have the same shape as the labels, after the argmax(-1) has been calculated# by preprocess_logits_for_metrics but we need to shift the labelslabels=labels[:,1:].reshape(-1)preds=preds[:,:-1].reshape(-1)returnmetric.compute(predictions=...
trainer.train() 1. 这就会开始微调,并每过 500 个 steps 就报告一次损失。但是这并不能告诉我们模型实际性能如何,因为: 我们没有通过设置evaluation_strategy来告诉模型在每个 step 或每个 epoch 之后对模型进行评估 我们没有提供compute_metrics()函数给模型,来告诉他如何计算指标 ...