remove_unused_columns= False, # 在compute_loss 时需要额外输入 include_inputs_for_metrics= True # compute_metrics 时需要原始输出来计算评价指标 ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 然后你会发现,compute_metrics的形参的label_ids存的就不知原始标签了,现在存的是元组,就是你指定的label_names里面的数据。
args = TrainingArguments(...label_names=['labels','自定义数据名'],remove_unused_columns= False, # 在compute_loss 时需要额外输入include_inputs_for_metrics= True # compute_metrics 时需要原始输出来计算评价指标) 然后你会发现,compute_metrics的形参的label_ids存的就不知原始标签了,现在存的是元...
我们可以将训练参数以及模型、数据集、数据整理器和 compute_metrics 函数一起传给 Trainer: from transformers import Seq2SeqTrainer trainer = Seq2SeqTrainer( args=training_args, model=model, train_dataset=common_voice["train"], eval_dataset=common_voice["test"], data_collator=data_collator, compute...
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: from...
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...
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...
training_args.logging_steps = len(corpora_encoded["train"]) // batch_size training_args.output_dir = "xlm-roberta-base-finetuned-panx-all" trainer = Trainer(model_init=model_init, args=training_args, data_collator=data_collator, compute_metrics=compute_metrics, tokenizer=xlmr_tokenizer, tra...
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。
Trainer是Huggingface transformers库的一个高级API,可以帮助我们快速搭建训练框架。 默认情况下,Trainer和TrainingArguments会使用: batch size=8 epochs = 3 AdamW优化器 可以提供一个compute_metrics函数,用于输出我们希望有的一些指标。 importosimporttorchimportnumpyasnp ...