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python transformers笔记(Trainer类)

Trainer类

        Trainer是Hugging Face Transformers库中用于简化模型训练和评估的核心工具类。它封装了标准的训练循环(如批次处理、反向传播、优化器更新等),支持分布式训练、混合精度计算和自动日志记录,极大减少了重复代码。

        通过Trainer,可以用极简代码实现从训练到部署的全流程。如需处理特定任务(如多模态、大模型训练),可以进一步扩展功能。

1、核心功能

(1)自动化训练循环:处理前向传播、损失计算、反向传播、优化器更新。

(2)分布式训练:开箱即用的多GPU/TPU训练(无需修改代码)。

(3)混合精度训练:支持FP16(NVIDIA GPU)和BF16(AMD/Intel GPU/TPU)。

(4)灵活的评估策略:按epoch/steps触发验证集评估。

(5)模型保存与恢复:自动保存检查点,支持从中断处恢复训练。

(6)丰富的回调系统:可插入自定义逻辑(如早停、学习率调整)。

2、核心方法

(1)train():启动训练

(2)evaluate():在验证集上评估模型

(3)predict():生成预测结果

(4)save_model():保存模型和分词器

(5)push_to_hub():上传模型到Hugging Face Hub

from transformers import Trainer, TrainingArgumentstrainer = Trainer(model=model,  # 待训练的模型实例args=TrainingArguments(...),  # 训练配置train_dataset=train_data,  # 训练集(需实现__len__和__getitem__)eval_dataset=eval_data,  # 验证集(可选)compute_metrics=compute_metrics,  # 自定义指标计算函数data_collator=data_collator,  # 动态批次填充(默认为DataCollatorWithPadding)tokenizer=tokenizer,  # 用于日志记录和保存callbacks=[callback1, ...]  # 自定义回调
)
http://www.dtcms.com/a/279307.html

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