https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/model_zoo/uie/finetune.py网址下的finetune.py脚本中进行模型训练和模型微调的核心代码及
时间: 2023-10-08 18:06:21 浏览: 51
finetune.py脚本中核心的模型训练和微调代码如下所示:
```python
# 定义训练和微调模型的函数
def train_or_finetune(args):
# 加载预训练模型
model, tokenizer = create_model(args)
# 加载数据集
train_ds, dev_ds, test_ds = load_datasets(args, tokenizer)
# 定义优化器和学习率
optimizer = paddle.optimizer.AdamW(
parameters=model.parameters(),
learning_rate=args.learning_rate,
epsilon=args.adam_epsilon)
# 定义损失函数
criterion = paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss(ignore_index=-1)
# 定义训练和评估函数
trainer = Trainer(model=model, optimizer=optimizer, criterion=criterion)
evaluator = Evaluator(model=model, criterion=criterion)
# 开始训练或微调
if args.do_train:
trainer.train(
train_data=train_ds,
dev_data=dev_ds,
epochs=args.num_train_epochs,
batch_size=args.train_batch_size,
save_dir=args.output_dir,
save_interval=args.save_steps,
log_interval=args.logging_steps)
elif args.do_eval:
evaluator.evaluate(
eval_data=test_ds,
batch_size=args.eval_batch_size,
save_dir=args.output_dir)
```
其中,`create_model()`函数用于加载预训练模型和分词器,`load_datasets()`函数用于加载数据集,`Trainer()`和`Evaluator()`函数分别用于定义训练和评估过程。在训练过程中,使用AdamW优化器和交叉熵损失函数,训练时调用`trainer.train()`函数,评估时调用`evaluator.evaluate()`函数。根据传入的参数,判断是进行模型训练还是微调。