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...
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...
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, train_dataset=panx_de_encoded["train"], eval_dataset=panx_de_encoded["validation"], tokenizer=xlmr_tokenizer) 然后按如下方式运行训练循环,并将最终模型推送给Hub: trainer.tra...
compute_metrics=compute_metrics ) 请注意,我们创建了一个新的 TrainingArguments,其evaluation_strategy 设置为“epoch”和一个新模型——否则,我们只会继续训练我们已经训练过的模型。 要启动新的训练运行,我们执行: trainer.train() 最终训练了6分33秒,比上一次稍微长了一点点。最后运行结果为: ...
trainer = Trainer(model,args,train_dataset=tokenized_datasets["train"],eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],data_collator=data_collator,tokenizer=tokenizer,compute_metrics=compute_metrics)trainer.train() 运行trainer的train函数后,结果如下所示: ...
我们在训练期间评估模型。 Trainer 通过提供 compute_metrics 方法支持训练期间的评估。 我们使用评估库在测试拆分训练期间计算 f1 指标。 import evaluate import numpy as np # Metric Id metric = evaluate.load("f1") # Metric helper method def compute_metrics(eval_pred): ...
[transformers.modeling_utils.PreTrainedModel] = None,compute_metrics: Optional[Callable[transformers.trainer_utils.EvalPrediction,Dict]] = None,callbacks: Optional[List[transformers.trainer_callback.TrainerCallback]] = None,optimizers: Tuple[torch.optim.optimizer.Optimizer,torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR...
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 ...
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 ...