from transformers import Trainer, TrainingArguments training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=16, per_device_eval_batch_size=64, warmup_steps=500, weight_decay=0.01, logging_dir='./logs', logging_steps=10, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) trainer.train()
时间: 2024-01-27 16:03:08 浏览: 42
这段代码是使用Hugging Face的Transformers库训练一个模型,具体来说是使用Trainer类和TrainingArguments类来进行训练。其中的参数设置包括:
- output_dir:输出模型和日志的目录。
- num_train_epochs:训练的轮数。
- per_device_train_batch_size:每个设备上的训练批量大小。
- per_device_eval_batch_size:每个设备上的评估批量大小。
- warmup_steps:学习率线性预热的步数。
- weight_decay:权重衰减的系数。
- logging_dir:日志输出目录。
- logging_steps:每多少步输出一次日志。
之后,利用Trainer来训练模型,传入模型、参数和训练数据集。
相关问题
TrainLoop中resume_checkpoint一般怎么设置举个例子
在 TrainLoop 中,`resume_checkpoint` 用于从已保存的模型检查点中恢复训练。下面是一个使用 `resume_checkpoint` 的示例:
```python
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
from transformers.optimization import AdamW
from transformers.trainer import Trainer, TrainingArguments
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, tokenizer, data_path):
self.tokenizer = tokenizer
self.examples = []
with open(data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
line = line.strip()
if len(line) > 0:
self.examples.append(line)
def __len__(self):
return len(self.examples)
def __getitem__(self, idx):
return self.tokenizer.encode(self.examples[idx], add_special_tokens=True)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
train_dataset = MyDataset(tokenizer, "train.txt")
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=4, shuffle=True)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./checkpoints",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=4,
save_steps=1000,
save_total_limit=2,
fp16=True,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
data_collator=lambda data: {"input_ids": torch.stack(data)},
optimizer=optimizer,
)
trainer.train()
```
以上代码将使用 GPT-2 模型来训练一个文本生成器。训练开始后,训练过程中每隔 1000 步就会保存一次模型检查点。假设在训练过程中需要停止,然后再次从检查点恢复训练,可以使用以下代码:
```python
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
data_collator=lambda data: {"input_ids": torch.stack(data)},
optimizer=optimizer,
resume_from_checkpoint="./checkpoints/checkpoint-1000",
)
trainer.train()
```
以上代码中,`resume_from_checkpoint` 设置为 `./checkpoints/checkpoint-1000`,表示从保存的第 1000 步检查点处恢复训练。注意,`resume_from_checkpoint` 的值应该是一个存在的检查点路径。
用huggingface trainer在yelp review数据集上通过Bert模型进行微调的代码
以下是通过 Hugging Face Trainer 在 Yelp 数据集上微调 BERT 模型的代码:
``` python
from transformers import BertTokenizerFast, BertForSequenceClassification
from transformers import Trainer, TrainingArguments
import torch
from datasets import load_dataset
# 加载 Yelp 数据集
dataset = load_dataset('yelp_polarity', split='train')
# 初始化 BERT tokenizer
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 定义数据预处理函数
def preprocess_function(examples):
return tokenizer(examples['text'], truncation=True, padding=True)
# 对数据集进行预处理
train_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)
# 初始化 BERT 分类模型
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results', # 模型输出文件夹
num_train_epochs=5, # 总训练轮数
per_device_train_batch_size=16, # 每个 GPU 训练时的 batch size
save_total_limit=1, # 最多保存的 checkpoint 数量
learning_rate=2e-5, # AdamW 优化器的初始学习率
)
# 定义 Trainer 对象
trainer = Trainer(
model=model, # 模型
args=training_args, # 训练参数
train_dataset=train_dataset, # 训练数据集
)
# 进行微调
trainer.train()
```
希望这个代码能够帮到你!
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