logging_first_step (bool, optional, defaults to False)— 是否记录和评估第一个 global_step。 logging_steps (int or float, optional, defaults to 500) — 如果 logging_strategy="steps",则在两个日志之间的更新步骤数。应为整数或范围为 0,1) 的浮点数。如果小于 1,将被解释为总训练步骤的比率。
我们没有配置trianer,验证的策略:evaluation_strategy 是"steps"(每个step验证一次) 或者是 "epoch"(每轮验证一次) 我们没有配置 compute_metrics 函数,告诉模型如何评价指标。所以模型只会输出loss Evaluation 我们现在看如何构造 compute_metrics 函数,这个函数 传入EvalPrediction(一个 namedtuple,包含了 predictions...
self.current_step = state.global_step# 在预测步骤时触发的回调函数defon_prediction_step(self, args, state, control, eval_dataloader=None, **kwargs):ifstate.is_world_process_zeroandhas_length(eval_dataloader):ifself.prediction_barisNone:# 如果预测进度条尚未创建,创建并显示预测进度条self.prediction...
test" ) + SelectFields(PREDICTION_INPUT_NAMES)# we apply the transformations in test mode testing_instances = instance_splitter.apply(transformed_data, is_train=False)# This returns a Dataloader which will go over the dataset once.return DataLoader(IterableDataset(testing_instances), batch_si...
log and save model checkpoints every 1000 step save_steps=1000, # load_best_model_at_end=True, # whether to load the best model (in terms of loss) # at the end of training # save_total_limit=3, # whether you don't have much space so you # let only 3 model weights saved in ...
logging_first_step (bool,可选,默认为 False)— 是否记录和评估第一个 global_step。 logging_steps (int 或float,可选,默认为 500) — 如果 logging_strategy="steps",则在两次日志之间的更新步数。应为整数或范围为 0,1) 的浮点数。如果小于 1,则将被解释为总训练步数的比率。 logging_nan_inf_filter...
验证集包含与训练集相同的数据,只是“prediction_length”的时间更长。这使我们能够根据真实情况验证模型的预测。 与验证集相比,测试集还是一个“prediction_length”长数据 (或者与用于在多个滚动窗口上进行测试的训练集相比,“prediction_length”长数据的若干倍) 。 validation_example = dataset['validation'][0]val...
PREDICTION_INPUT_NAMES = [ "static_categorical_features", "static_real_features", "past_time_features", "past_values", "past_observed_mask", "future_time_features", ] transformation = create_transformation(freq, config) transformed_data = transformation.apply(data, is_train=False) ...
logging_first_step=False, logging_nan_inf_filter=True, logging_steps=10, logging_strategy=steps, lr_scheduler_type=linear, max_grad_norm=1.0, max_steps=-1, metric_for_best_model=f1, mp_parameters=, neftune_noise_alpha=None, no_cuda=False, ...
logging_first_step=False, logging_nan_inf_filter=True, logging_steps=10, logging_strategy=steps, lr_scheduler_type=linear, max_grad_norm=1.0, max_steps=-1, metric_for_best_model=f1, mp_parameters=, neftune_noise_alpha=None, no_cuda=False, num_train_epochs=3.0, optim=adamw_torch, optim...