小编Cpt*_*aas的帖子

我正在将 Huggingface Trainer 与BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")模型一起使用。

简化后，它看起来像这样：

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

training_args = TrainingArguments(
        output_dir="bert_results",
        num_train_epochs=3,
        per_device_train_batch_size=8,
        per_device_eval_batch_size=32,
        warmup_steps=500,
        weight_decay=0.01,
        logging_dir="bert_results/logs",
        logging_steps=10
        )

trainer = Trainer(
        model=model,
        args=training_args,
        train_dataset=train_dataset,
        eval_dataset=val_dataset,
        compute_metrics=compute_metrics
        )

日志包含每 10 步的损失，但我似乎无法找到训练的准确性。有谁知道如何获得准确性，例如通过更改记录器的详细程度？我似乎在网上找不到任何有关它的信息。