train_num = len(train_dataset)这句代码啥意思
时间: 2023-12-06 11:05:50 浏览: 68
这段代码的作用是获取训练数据集 `train_dataset` 的样本数量,并将其赋值给变量 `train_num`。`len(train_dataset)` 返回 `train_dataset` 中元素的个数,即训练样本的数量。通过这行代码,我们可以得到训练数据集的样本数量,并将其保存在 `train_num` 变量中供后续使用。
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# build dataset train_dataset = NERDataset(word_train, label_train, config) dev_dataset = NERDataset(word_dev, label_dev, config) # get dataset size train_size = len(train_dataset) # build data_loader train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn) dev_loader = DataLoader(dev_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=dev_dataset.collate_fn) # Prepare model device = config.device model = BertNER.from_pretrained(config.bert_model, num_labels=len(config.label2id)) model.to(device)
上述代码是基于PyTorch框架构建命名实体识别模型的代码。它通过调用NERDataset类来构建训练集和验证集,并使用DataLoader类来创建数据批次,方便模型的训练和验证。同时,代码中使用了预训练的BERT模型,并根据标签数来初始化了一个BertNER模型,用于命名实体识别任务的训练。最后,将模型移动到指定的设备上(如GPU),并准备进行训练。
num_epochs = 10 batch_size = 8 dataset = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train) * 0.7) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size]) train_loader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) test_loader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) 这段代码里的训练超参数有哪些
这段代码中的训练超参数包括:
- `num_epochs`:训练的轮数,即遍历整个训练数据集的次数。
- `batch_size`:每个训批次中的样本数量。
- `train_size`:训练数据集的大小,根据总数据集大小和训练集比例计算得出。
- `test_size`:测试数据集的大小,根据总数据集大小和训练集比例计算得出。
其他不是超参数的变量有:
- `dataset`:数据集对象,包含输入特征和对应的标签。
- `train_dataset`:划分后的训练数据集。
- `test_dataset`:划分后的测试数据集。
- `train_loader`:训练数据集的数据加载器,用于将数据分批次加载到模型中进行训练。
- `test_loader`:测试数据集的数据加载器,用于将数据分批次加载到模型中进行测试。