要使用 Transformers 中的 Trainer 训练自定义的 BERT 下游模型，并进行评估，需要进行以下步骤：
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准备数据集：将原始数据集转换为适合 BERT 模型训练的格式，例如使用 tokenizer 对文本进行编码，将标签转换为数字等。
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定义模型：定义一个自定义的 BERT 模型，并根据任务类型添加相应的输出层。
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定义数据加载器：使用 Dataset 和 DataLoader 对数据集进行加载和处理，以便在训练期间以批量的方式输入模型。
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定义训练参数：设置训练参数，例如批量大小、学习率、训练周期等。
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定义评估指标：选择适合任务的评估指标，例如准确率、F1 值等。
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创建 Trainer 对象：使用自定义的模型、数据加载器、训练参数和评估指标创建 Trainer 对象。
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训练模型：使用 Trainer.train() 函数训练模型。在训练过程中，Trainer 会自动调整学习率、记录日志、保存模型等。
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评估模型：使用 Trainer.evaluate() 函数评估模型性能。该函数会计算模型在给定数据集上的评估指标。
以下是一个简单的示例，演示如何使用 Trainer 训练自定义的 BERT 模型，并在验证集上评估模型性能：
from transformers import Trainer, TrainingArguments
import torch
# 准备数据集
train_dataset = ...
eval_dataset = ...
# 定义模型
model = ...
# 定义数据加载器
train_loader = ...
eval_loader = ...
# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results', # 输出目录
num_train_epochs=3, # 训练周期数
per_device_train_batch_size=16, # 批量大小
per_device_eval_batch_size=64, # 验证批量大小
warmup_steps=500, # warmup 步骤数
weight_decay=0.01, # 权重衰减
logging_dir='./logs', # 日志目录
logging_steps=10,
evaluation_strategy='steps',
eval_steps=50,
save_strategy='epoch',
save_steps=1000,
)
# 定义评估指标
def compute_metrics(pred):
labels = pred.label_ids
preds = pred.predictions.argmax(-1)
acc = torch.sum(preds == labels) / len(labels)
return {'accuracy': acc}
# 创建 Trainer 对象
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=eval_dataset,
data_collator=data_collator,
compute_metrics=compute_metrics,
)
# 训练模型
trainer.train()
# 评估模型
trainer.evaluate()
在上面的示例中，compute_metrics() 函数计算模型在验证集上的准确率。如果想要对模型进行推理，可以使用 Trainer 的 predict() 方法。例如：
predictions = trainer.predict(test_dataset)
