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...
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...
有了这个最终成分,我们可以使用“Trainer”实例化和微调我们的模型: from transformers import Trainer trainer = Trainer(model=model, args=training_args, compute_metrics=compute_metrics, train_dataset=emotions_encoded["train"], eval_dataset=emotions_encoded["validation"], tokenizer=tokenizer) trainer.train(...
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="...
trainer.train() 从代码中可以看出,唯一需要改动的,就是 data_collator(多进程组 batch 及样本后处理) 和 compute_metrics 逻辑,根据不同的任务头,需要开发特定的 collator,其他都是标准的模版代码。使用 Trainer 类后,可以使用 transformers 框架的强大功能,例如对 DDP,deepspeed 等训练技术的支持,以及对梯度爆炸等...
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。
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只在validation时使用；传入的tokenizer得是encoder的；训练 trainer.train()...
Trainer+文本分类 1.导入相关包 2.加载数据集 3.划分数据集 4.数据集预处理 5.创建模型 6.创建评估函数 7.创建 TrainingArguments 8.创建 Trainer 9.模型训练 10.模型评估 11.模型预测 文本分类 1.导入相关包 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification 1. 2.加载数据 import ...
使用您的model_init函数、训练参数、训练和测试数据集以及评估函数创建一个 Trainer: 代码语言:javascript 复制 >>> trainer = Trainer( ... model=None, ... args=training_args, ... train_dataset=small_train_dataset, ... eval_dataset=small_eval_dataset, ... compute_metrics=compute_metrics, ......