无监督学习评估函数传入trainer中失效

Question

前向传播评估阶段反回的是字典，评估函数定义的我感觉也没有问题，所有的方法我都试过了，trainer就是不运行我自定义的评估函数，运行trainer.evalute的时候也没报错，就只反回了trainer里的一些值，然后我让ai给我写了一个简单的无监督它还是那样，我现在怀疑是transformers库版本的问题，求各位给出解决方案

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 自定义评估函数传入trainer中未生效。
   - 前向传播评估阶段返回字典且评估函数定义看似没问题。
   - trainer.evaluate运行时无报错，但只返回了trainer相关信息（这里推测“traine”可能是“trainer”的错误表述），未执行自定义评估函数。
2. 解决方案：
   - 首先，确保评估函数的格式正确。一般来说，评估函数应该接受模型、数据集等参数，并返回一个包含评估指标的字典。例如：

def custom_evaluation_function(model, data_loader):
    total_loss = 0
    correct = 0
    total = 0
    for batch in data_loader:
        inputs, labels = batch
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        total_loss += loss.item()
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
    accuracy = correct / total
    return {'loss': total_loss / len(data_loader), 'accuracy': accuracy}

• 然后，在使用trainer时，将自定义评估函数正确传入。假设使用的是PyTorch Lightning的Trainer，示例如下：

from pytorch_lightning import Trainer
from pytorch_lightning.core.lightning import LightningModule

class MyModel(LightningModule):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(10, 5),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(5, 1)
        )
        self.criterion = nn.MSELoss()

    def training_step(self, batch, batch_idx):
        inputs, labels = batch
        outputs = self.model(inputs)
        loss = self.criterion(outputs, labels)
        return loss

    def configure_optimizers(self):
        return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr = 0.001)

    def custom_evaluation_function(self, model, data_loader):
        total_loss = 0
        correct = 0
        total = 0
        for batch in data_loader:
            inputs, labels = batch
            outputs = model(inputs)
            loss = self.criterion(outputs, labels)
            total_loss += loss.item()
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
        accuracy = correct / total
        return {'loss': total_loss / len(data_loader), 'accuracy': accuracy}

    def evaluate(self, model, data_loader):
        return self.custom_evaluation_function(model, data_loader)


trainer = Trainer()
model = MyModel()
trainer.test(model, test_dataloaders = test_loader, ckpt_path = None, verbose = True, test_fn = model.evaluate)

1. 多种解决方案及优缺点：
   - 解决方案一：检查评估函数格式
   • 优点：简单直接，能快速定位评估函数本身是否存在格式问题，比如参数个数、返回值类型等。
   • 缺点：如果评估函数代码逻辑复杂，仅通过格式检查可能难以发现深层次的逻辑错误。
   • 解决方案二：调试输出
   • 在评估函数内部添加调试输出语句，比如打印输入数据的形状、中间计算结果等。
   • 优点：可以直观地看到评估函数在运行过程中的数据情况，有助于发现潜在的逻辑错误，如数据不匹配等问题。
   • 缺点：可能会产生大量调试信息，需要仔细分析，增加调试难度。
   • 解决方案三：检查trainer配置
   • 优点：全面检查trainer的配置参数，确保没有其他设置干扰了评估函数的运行。
   • 缺点：需要对trainer的各种配置参数有深入了解，否则可能遗漏重要配置项。
2. 总结：
   - 首先要仔细检查自定义评估函数的格式和逻辑是否正确。然后通过调试输出、检查trainer配置等方法来定位问题。确保评估函数返回的是符合要求的字典，并且在传入trainer时正确配置相关参数，这样才能使自定义评估函数在trainer中正常运行。

请注意，上述代码基于PyTorch和PyTorch Lightning，具体实现可能因使用的框架和代码结构不同而有所差异。如果不是使用这两个框架，请根据实际情况调整代码。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。