trainer.save_model() # Saves the tokenizer too for easy upload metrics = train_result.metrics max_train_samples = (len(train_dataset)) metrics["train_samples"] = min(max_train_samples, len(train_dataset)) trainer.log_metrics("train", metrics) trainer.save_metrics("train", metrics) traine...
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...
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,...
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): ...
compute_metrics=eval_metric) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 九、模型训练 trainer.train() 1. 十、模型训练(自动搜索)(区别四) !pip install optuna 1. 使用默认的超参数空间 compute_objective=lambda x: x["eval_f1"]中的x是指的评价函数的返回值...
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()# ...
调用 save_model() 也会触发推送。如果output_dir 存在,则需要是将 Trainer 推送到的存储库的本地克隆。 resume_from_checkpoint (str, optional)— 您的模型的有效检查点所在文件夹的路径。此参数不会直接被 Trainer 使用,而是打算由您的训练/评估脚本使用。有关更多详细信息,请参阅 示例脚本。 hub_model_id ...
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 ...
save_steps=1e6, gradient_accumulation_steps=16, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, tokenizer=tokenizer, data_collator=seq2seq_data_collator, train_dataset=dataset_ftrs["train"], eval_dataset=dataset_ftrs["test"], ) assert model.config.attention_dropout==...