使用transformers.Trainer就图个快和优雅,它包装了一整套的训练逻辑,让我们不用从数据加载、模型训练、评估、预测、保存模型、计算评价指标等等一整套写完。 但是显然,模型和任务一复杂的时候,loss的计算、评价指标的实现,我们还是需要重写的。于是问题就来了: 在计算评价指标时,即重写compute_me...
fromtransformersimportTrainertrainer=Trainer(model,training_args,train_dataset=tokenized_datasets["train"],eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],data_collator=data_collator,tokenizer=tokenizer,) 然后我们可以使用train方法进行 Trainer 的训练: trainer.train() 于是模型就开始训练了,默认是500 steps进行一...
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="...
train_dataset=tokenized_datasets["train"],eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],data_collator=data_collator,# 在定义了tokenizer之后,其实这里的data_collator就不用再写了,会自动根据tokenizer创建tokenizer=tokenizer,compute_metrics=compute_metrics)# 启动训练trainer.train()# trainer.save_model()# 或...
您可以在🤗 Trainer 中启用此模式: TrainingArguments(tf32=True, **default_args) tf32 无法通过tensor.to(dtype=torch.tf32)直接访问,因为它是内部 CUDA 数据类型。您需要torch>=1.7才能使用 tf32 数据类型。 有关tf32 与其他精度的更多信息,请参考以下基准测试:RTX-3090和A100。 Flash Attention 2 您可...
分位数预测的结果在计算Loss时,比较好理解,网上也有很多资料,这里不赘述,通常核心在于 当q比较小,即预测的分位数比较小时,预测值偏大的Loss取决于加号右侧,预测值偏小的Loss取决于加号左侧,因为此时1-q > q,模型更倾向于回避Loss大的情景,会倾向于让预测值向小的方向移动; ...
loss=outputs[0] loss.backward() optim.step() model.eval() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 手动实现训练细节更加可控,但需要确定的细节更多。所以如果你是初学者可以推荐使用trainer...
Trainer的compute_metrics 可以计算训练时具体的评估指标的值(比如acc、F1分数等等)。不设置compute_metrics 就只显示training loss,这不是一个直观的数字。 而如果我们将compute_metrics 函数写好并将其传递给Trainer后,metrics字段也将包含compute_metrics 返回的metrics值。
Transformers Trainer是Hugging Face Transformers库中的一个类,用于训练模型。其参数包括: 1. model:预训练模型。可以是任何Hugging Face Transformers模型。 2. train_dataset:训练数据集。可以是列表,列表的元素可以是任何类型的输入数据,例如Pandas DataFrame, Numpy array,等等。也可以是直接的数据文件,例如JSON, ...