from_pretrained('./output_dir/save_model/') # 重新定义Trainer并加载模型 trainer = Trainer( model=model, args=args, train_dataset=dataset['train'], eval_dataset=dataset['test'], compute_metrics=compute_metrics, data_collator=DataCollatorWithPadding(tokenizer), ) # 评价模型 trainer.evaluate() ...
解决方案:在TrainingArguments中指定label_names、remove_unused_columns、include_inputs_for_metrics三个参数 问题描述 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...
trainer=Trainer(model,args=args,train_dataset=tokenized_datasets["train"],eval_dataset=tokenized_datasets["test"],tokenizer=tokenizer,compute_metrics=compute_metrics,data_collator=DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer)) 训练与评估 做完上述全部工作后,就可以开始训练啦! trainer.train() 训练完成后,可以...
回调 (类型 或TrainerCallback) — 一个 TrainerCallback 类或一个 TrainerCallback 的实例。在第一种情况下,将删除在回调列表中找到的该类的第一个成员。 从当前的 TrainerCallback 列表中删除一个回调。 save_metrics <来源> ( split metrics combined = True ) 参数 split (str)— 模式/拆分名称:train,...
解决方案:在TrainingArguments中指定label_names、remove_unused_columns、include_inputs_for_metrics三个参数 问题描述 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。
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): ...
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 ...
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。
from transformers import DataCollatorWithPadding trainer = Trainer(model=model, args=train_args, train_dataset=tokenized_datasets["train"], eval_dataset=tokenized_datasets["test"], data_collator=DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer), compute_metrics=eval_metric) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 9...
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()# ...