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如何在tensorflow中使用transformers保存每个时期的最佳模型

在TensorFlow中使用Transformers保存每个时期的最佳模型,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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import tensorflow as tf
from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification, TFTrainer, TFTrainingArguments
  1. 定义模型和训练参数:
代码语言:txt
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model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
training_args = TFTrainingArguments(
    output_dir='./results',
    evaluation_strategy='epoch',
    save_strategy='epoch',
    save_total_limit=3,
    logging_dir='./logs',
    logging_steps=10,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    num_train_epochs=10,
    weight_decay=0.01,
    learning_rate=2e-5,
)
  1. 定义训练数据集和评估数据集:
代码语言:txt
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train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_inputs, train_labels)).shuffle(100).batch(16)
eval_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((eval_inputs, eval_labels)).batch(16)
  1. 定义评估函数:
代码语言:txt
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def compute_metrics(eval_pred):
    labels = eval_pred.label_ids
    preds = eval_pred.predictions.argmax(axis=-1)
    accuracy = tf.keras.metrics.Accuracy()(labels, preds)
    return {'accuracy': accuracy}
  1. 创建Trainer对象并进行训练:
代码语言:txt
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trainer = TFTrainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
    compute_metrics=compute_metrics,
)
trainer.train()
  1. 保存每个时期的最佳模型:
代码语言:txt
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trainer.save_model('./best_model')

以上代码示例假设已经准备好了训练数据集和评估数据集,并使用了BERT模型进行序列分类任务。在训练过程中,使用了TFTrainer对象进行模型训练和评估,并通过compute_metrics函数计算评估指标。最后,使用trainer.save_model方法保存每个时期的最佳模型。

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