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...
下面我们定义一个函数,告诉Trainer怎么计算指标: 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=predi...
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,...
, tokenizer=feature_extractor, compute_metrics=compute_metrics, # 评估指标 ) trainer.tr...
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...
进行边train边eval计算精度的run_compute_metrics 这四个函数详细介绍请参见Rapidformer API,以下对这四个函数的输入输出做简要的介绍。 class MyFintuner(Finetuner): def __init__(self, engine): super().__init__(engine=engine) # 获取训练/验证/测试数据集 # 输入:无 # 输出:三个对象以及一个对象...
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)...