ValidationConfiguration 怎么写
时间: 2023-11-07 10:00:44 浏览: 82
ValidationConfiguration 是一个类,用于配置模型训练过程中的验证参数。以下是一个简单的 ValidationConfiguration 的示例代码:
```python
from transformers import TrainingArguments, ValidationStrategy, IntervalStrategy
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results', # 训练输出目录
evaluation_strategy=IntervalStrategy.STEPS, # 验证策略
eval_steps=500, # 多少步进行一次验证
save_total_limit=5, # 最多保存多少个模型
learning_rate=2e-5, # 学习率
per_device_train_batch_size=16, # 每个设备每次训练的样本数
per_device_eval_batch_size=64, # 每个设备每次验证的样本数
num_train_epochs=5, # 训练轮数
weight_decay=0.01, # 权重衰减
push_to_hub=False,
logging_strategy=IntervalStrategy.STEPS,
logging_steps=100,
)
validation_config = ValidationConfiguration(
strategy=ValidationStrategy.STEPS, # 验证策略
eval_steps=500, # 多少步进行一次验证
metric_name='accuracy', # 评价指标
greater_is_better=True, # 是否大于好
save_best_model_at_end=True, # 是否保存最佳模型
)
```
在上面的示例代码中,我们首先创建了一个 TrainingArguments 对象来配置模型训练的参数,然后创建了一个 ValidationConfiguration 对象来配置模型训练过程中的验证参数。其中,ValidationConfiguration 的参数包括:
- strategy: 验证策略,可以是 ValidationStrategy.EPOCHS 或 ValidationStrategy.STEPS。
- eval_steps: 多少步进行一次验证。
- metric_name: 评价指标,例如 accuracy、f1 等。
- greater_is_better: 是否大于好。
- save_best_model_at_end: 是否保存最佳模型。
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