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| Callback 教程 | |||||
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| 在训练时,我们常常要使用trick来提高模型的性能(如调节学习率),或者要打印训练中的信息。 | |||||
| 这里我们提供Callback类,在Trainer中插入代码,完成一些自定义的操作。 | |||||
| 我们使用和 :doc:`/user/quickstart` 中一样的任务来进行详细的介绍。 | |||||
| 给出一段评价性文字,预测其情感倾向是积极(label=1)、消极(label=0)还是中性(label=2),使用 :class:`~fastNLP.Trainer` 和 :class:`~fastNLP.Tester` 来进行快速训练和测试。 | |||||
| 关于数据处理,Loss和Optimizer的选择可以看其他教程,这里仅在训练时加入学习率衰减。 | |||||
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| Callback的构建 | |||||
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| 创建Callback | |||||
| 我们可以继承fastNLP :class:`~fastNLP.Callback` 类来定义自己的Callback。 | |||||
| 这里我们先实现一个让学习率线性衰减的Callback。 | |||||
| .. code-block:: python | |||||
| import fastNLP | |||||
| class MyCallback(fastNLP.Callback): | |||||
| def | |||||