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...
def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False):# 运行模型new_inputs = {k:v for k, v in inputs.items() if k not in ['自定义名']}outputs = model(**new_inputs)... 3、在TrainingArguments中设置label_names=['labels','自定义数据名'],意思是在重写compute_metrics...
本来打算用多卡训练个翻译模型,因为不太了解多卡训练,所以就打算直接用Transformers的Trainer了,没想到在多卡Evaluate有bug,真是坑死了。具体bug如下: Trainer类一般要传入一一个compute_metrics函数来计算评估指标,这个函数接收一个eval_preds参数,可以从中解构出preds, labels。 按理来说,应该有len(preds)==len(eval_...
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(...
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。
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: ...
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): ...
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。
[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 ...