https://huggingface.co/transformers/main_classes/trainer.htmlhuggingface.co/transformers/main_classes/trainer.html 基本参数 首先还是看下基本参数: classtransformers.Trainer(model: torch.nn.modules.module.Module = None,args: transformers.training_args.TrainingArguments = None,data_collator: Optional[New...
model: model可以是一个集成了 transformers.PreTrainedMode 或者torch.nn.module的模型,官方提到trainer对 transformers.PreTrainedModel进行了优化,建议使用。transformers.PreTrainedModel,用于可以通过自己继承这个父类来实现huggingface的model自定义,自定义的过程和torch非常相似,这部分放到huggingface的自定义里讲。
inputs = tokenizer(texts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) outputs = model.generate(**inputs, max_length=40, num_beams=4, early_stopping=True) return [tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True) for output in outputs] 后处理 有时模型的输出可能包含多余的空格或标...
值得注意的是在模型保存时会保存多个checkpoint,因此evaluation_strategy、save_total_limit要设置一下以免保存过程中爆硬盘,Bert一个checkpoint保存下来差不多要1GB…… from transformers import Trainer, TrainingArguments, EarlyStoppingCallback from sklearn.metrics import classification_report, precision_score, \ reca...
当使用lr=None与Trainer 时,您很可能需要使用AdafactorSchedule 调度器如下: 代码语言:javascript 复制 from transformers.optimization import Adafactor, AdafactorSchedule optimizer = Adafactor(model.parameters(), scale_parameter=True, relative_step=True, warmup_init=True, lr=None) lr_scheduler = AdafactorSched...
early_stopping_threshold(float, 可选)—与 TrainingArguments 的metric_for_best_model和early_stopping_patience一起使用,表示指定指标必须改善多少才能满足提前停止条件。 一个处理提前停止的 TrainerCallback。 此回调取决于 TrainingArguments 参数load_best_model_at_end功能,以在 TrainerState 中设置 best_metric。
回调函数是“只读”代码片段,除了它们返回的 TrainerControl 对象外,它们不能更改训练循环中的任何内容。对于需要更改训练循环的自定义内容,您应该子类化 Trainer 并覆盖您需要的方法(请参阅 trainer 以获取示例)。 默认情况下,TrainingArguments.report_to设置为"all",因此 Trainer 将使用以下回调函数。 DefaultFlowCall...
接下来构建一个study,寻找最优超参,官方文档都说得很详细。不过一般在寻找到最优参数以后,我们会使用全部的数据,和这组最优的参数,以及early_Stopping看到的epochs的数目,重新训练模型,再用新模型去预测测试集的数据,作为我们最终参与评估考核的结果。 这里参考官方文档中利用pytorch_lightning的trainer就可以,无非就是...
from transformers import EarlyStoppingCallback trainer = Trainer( model, args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset, tokenizer=image_processor, compute_metrics=compute_metrics, data_collator=collate_fn, callbacks = [EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience=10, early_stopping_thresho...
🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. - transformers/src/transformers/trainer_callback.py at v4.37.2 · huggingface/transformers