Metoda evaluate() rulează o iterație completă de inferență peste setul de validare specificat, calculând metricile definite prin argumentul compute_metrics.
Exemplu de utilizare
import evaluate
import numpy as np
accuracy_metric = evaluate.load("accuracy")
def compute_metrics(eval_pred):
logits, labels = eval_pred
predictions = np.argmax(logits, axis=-1)
return accuracy_metric.compute(predictions=predictions, references=labels)
trainer.compute_metrics = compute_metrics
metrics = trainer.evaluate()
print(f"Acuratețe pe validare: {metrics['eval_accuracy']:.4f}")Permite monitorizarea timpurie a supra-ajustării (overfitting) prin oprirea timpurie cu EarlyStoppingCallback.
Întrebări & Exemple practice:
Metoda Trainer.evaluate în Transformers: Evaluarea Metricilor pe Setul de ValidareAi o întrebare despre Metoda Trainer.evaluate în Transformers: Evaluarea Metricilor pe Setul de Validare sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.