2、在TrainingArguments中设置remove_unused_columns= False,意思是在重写compute_loos方法时,不会删除我们自定义的列。 这样,在compute_loos方法中,我们就可以使用自定义的列的数据了。但是要注意在把输入喂给model的时候,要把自定义列摘出来,不然会报错: def compute_loss(self, model, inputs, r...
如果需要自定义损失函数,也可以自己写一个类继承Trainer, 然后重写 compute_loss函数去自定义一些客制化的损失函数. 2022-06-17 回复12 良睦路程序员 那个大哥说的对,不同模型、不同任务,loss都是不一样的,但是都可以自己定义一个loss来写 2022-11-14 回复4展开其他 2 条回复 ...
training_data), periodicity=get_seasonality(freq)) mase_metrics.append(mase["mase"]) smape = smape_metric.compute( predictions=forecast_median[item_id], references=np.array(ground_truth), ) smape_metrics.append(smape["smape"])print(f"MASE: {np.mean(mase_metrics)}")>>...
2、在TrainingArguments中设置remove_unused_columns= False,意思是在重写compute_loos方法时,不会删除我们自定义的列。 这样,在compute_loos方法中,我们就可以使用自定义的列的数据了。但是要注意在把输入喂给model的时候,要把自定义列摘出来,不然会报错: def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs...
# Compute loss values emotions_encoded["validation"] = emotions_encoded["validation"].map( forward_pass_with_label, batched=True, batch_size=16) 0%| | 0/125 [00:00<?, ?ba/s] 最后,我们创建一个带有文本、损失和预测/真实标签的“DataFrame”: ...
\\code\\Model\\distilbert-base-cased\\" model = TFDistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(model_path) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=5e-5) model.compile(optimizer=optimizer, loss=model.compute_loss) # can also use any keras loss fn model.fit(train_dataset....
Couldcompute_lossin Trainer double calculate the loss of the model?#25542 New issue Closed #25635 System Info - `adapter-transformers` version: 3.2.1 - Platform: Windows-10-10.0.19045-SP0 - Python version: 3.10.9 - Huggingface_hub version: 0.14.1 - PyTorch version (GPU?): 2.0.1+cpu...
(output) class TFSequenceClassificationLoss: def compute_loss(self, labels, logits): loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy( from_logits=True, reduction=tf.keras.losses.Reduction.NONE) return loss_fn(labels, logits) class TFDistilBertMainLayer(tf.keras.layers.Layer) def __init...
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。
现在,每隔 50 步,模型性能将根据我们在compute_metrics()中定义的指标进行测量。所要测量的指标包括准确率、F1 值、精确率和召回率。因此,我们将记录 15 次(750/50)性能测量。当我们运行trainer.train()时,这将开始训练过程,并在logging_dir='./logs'目录下记录日志。