SUMIN/HuggingFace_transformer
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🚨🚨🚨Deprecate evaluation_strategy to eval_strategy🚨🚨🚨 (#30190)

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Zach Mueller
2024-04-18 12:49:43 -04:00
committed by GitHub
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commit 60d5f8f9f0
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docs/source/de/training.md
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@@ -128,12 +128,12 @@ Rufen Sie [`~evaluate.compute`] auf `metric` auf, um die Genauigkeit Ihrer Vorhe
... return metric.compute(predictions=predictions, references=labels)
```
Wenn Sie Ihre Bewertungsmetriken während der Feinabstimmung überwachen möchten, geben Sie den Parameter `evaluation_strategy` in Ihren Trainingsargumenten an, um die Bewertungsmetrik am Ende jeder Epoche zu ermitteln:
Wenn Sie Ihre Bewertungsmetriken während der Feinabstimmung überwachen möchten, geben Sie den Parameter `eval_strategy` in Ihren Trainingsargumenten an, um die Bewertungsmetrik am Ende jeder Epoche zu ermitteln:
```py
>>> from transformers import TrainingArguments, Trainer
>>> training_args = TrainingArguments(output_dir="test_trainer", evaluation_strategy="epoch")
>>> training_args = TrainingArguments(output_dir="test_trainer", eval_strategy="epoch")
```
### Trainer