在使用交叉验证之后,效果显著,并且由于transformer在训练早期就可以观测到全局特征,所以这次训练的开头就是天选局,第一次的epoch时测试集的准确率就达到了70%,之后更是达到了100%,证实
时间: 2024-04-06 20:29:25 浏览: 16
交叉验证可以有效地评估模型的泛化性能,而Transformer模型在训练早期就可以观测到全局特征,这使得它在处理自然语言处理任务时表现优异。您提到的70%准确率可能是由于模型在初始阶段过拟合了训练数据,而后续的训练过程中通过正则化等技术减轻了过拟合的现象。最终达到100%的准确率可能是因为您的模型在训练集和测试集上都表现得非常好,但是需要注意的是,这并不一定意味着模型已经完美地泛化到了新数据上。因此,您可能需要进一步测试模型在真实场景下的性能表现。
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下面是在Paddle上使用fast_transformer算子进行Unimo模型推理加速的示例代码:
```python
import paddle
import paddlenlp as ppnlp
# 加载预训练的Unimo模型
model = ppnlp.transformers.UnimoModel.from_pretrained(
'unimo_text_cls_base_zh', fusion=True
)
# 设置输入数据
input_ids = paddle.to_tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])
segment_ids = paddle.to_tensor([[0, 0, 0, 0, 0]])
position_ids = paddle.to_tensor([[0, 1, 2, 3, 4]])
# 进行模型推理加速
output = model(input_ids, segment_ids, position_ids)
```
在上述示例代码中,首先使用`ppnlp.transformers.UnimoModel.from_pretrained`方法加载预训练的Unimo模型,其中`fusion=True`表示启用fast_transformer算子的融合kernel加速。然后,设置输入数据,包括`input_ids`,`segment_ids`和`position_ids`。最后,调用`model`对象进行推理加速,得到输出结果。
请注意,示例代码中的模型和输入数据仅供参考,您需要根据实际情况进行调整。同时,确保已经安装了PaddlePaddle和PaddleNLP库以及相关的依赖项。
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