trainer = Trainer(model_init=model_init, args=training_args, data_collator=data_collator, compute_metrics=compute_metrics, tokenizer=xlmr_tokenizer, train_dataset=panx_de_fr_encoded["train"], eval_dataset=panx_de_fr_encoded["validation"]) trainer.train() trainer.push_to_hub(commit_message="...
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...
3、在TrainingArguments中设置label_names=['labels','自定义数据名'],意思是在重写compute_metrics方法时,形参的label_ids属性会存入我们设置的那些列。使用方法: # 重写评价指标计算 def compute_metrics(pred): labels, 自定义数据名 = pred.label_ids ... 1. 2. 3. 4....
3、在TrainingArguments中设置label_names=['labels','自定义数据名'],意思是在重写compute_metrics方法时,形参的label_ids属性会存入我们设置的那些列。使用方法: # 重写评价指标计算def compute_metrics(pred):labels, 自定义数据名 = pred.label_ids... Prompt最近这么火,一个方向的朋友一定会出现和我...
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。
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...
Trainer的compute_metrics 可以计算训练时具体的评估指标的值(比如acc、F1分数等等)。不设置compute_metrics 就只显示training loss,这不是一个直观的数字。 而如果我们将compute_metrics 函数写好并将其传递给Trainer后,metrics字段也将包含compute_metrics 返回的metrics值。
compute_metrics()函数可能有一个错误,高估了真实的性能。 我们可能会把NER中的零类或O类实体作为一个正常的类,这将严重歪曲准确率和F-score,因为它是大多数人的类,差距很大。 当模型的表现比预期的要差得多时,查看错误可以产生有用的见解,并揭示出仅通过查看代码很难发现的错误。而且,即使模型表现良好,代码中...
情感分析和文本分类是相同评估指标的对象;即宏平均的宏平均 F1、精度和召回率。因此,我们不会重新定义compute_metric()函数。以下是实例化Trainer对象的代码: trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=train_dataset,eval_dataset=val_dataset,compute_metrics= compute_metrics) ...
trainer=Trainer(model=model,args=args,train_dataset=tokenized_datasets["train"],eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],compute_metrics=eval_metric,data_collator=DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer)) 8.模型训练 由于时间原因只训练了一个epoch ...