Hugging Face的Transformers库中Trainer使用的损失函数是什么？
我正在尝试使用Hugging Face的Transformers库中的Trainer类来微调一个BERT模型。
在他们的文档中，他们提到可以通过重写类中的compute_loss方法来指定自定义的损失函数。然而，如果我不进行方法重写，直接使用Trainer来微调BERT模型进行情感分类，那么使用的默认损失函数是什么？是分类交叉熵吗？谢谢！
回答：
这取决于情况！特别是考虑到你描述的设置相对模糊，无法确定会使用哪种损失函数。但让我们从头开始，首先查看Trainer类中默认的compute_loss()函数是怎样的。
如果你想自己查看，可以在这里找到相应的函数这里（撰写时当前版本为4.17）。使用默认参数时，实际返回的损失是从模型的输出值中获取的：
loss = outputs["loss"] if isinstance(outputs, dict) else outputs[0]
这意味着默认情况下，模型本身负责计算某种损失并在outputs中返回它。
接下来，我们可以查看BERT的实际模型定义（来源：这里，特别是检查你用于情感分析任务的模型（我假设是BertForSequenceClassification模型）。
定义损失函数的相关代码如下所示：
if labels is not None: if self.config.problem_type is None: if self.num_labels == 1: self.config.problem_type = "regression" elif self.num_labels > 1 and (labels.dtype == torch.long or labels.dtype == torch.int): self.config.problem_type = "single_label_classification" else: self.config.problem_type = "multi_label_classification" if self.config.problem_type == "regression": loss_fct = MSELoss() if self.num_labels == 1: loss = loss_fct(logits.squeeze(), labels.squeeze()) else: loss = loss_fct(logits, labels) elif self.config.problem_type == "single_label_classification": loss_fct = CrossEntropyLoss() loss = loss_fct(logits.view(-1, self.num_labels), labels.view(-1)) elif self.config.problem_type == "multi_label_classification": loss_fct = BCEWithLogitsLoss() loss = loss_fct(logits, labels)根据这些信息，你应该能够通过相应地更改model.config.problem_type来设置正确的损失函数，或者至少能够根据任务的超参数（标签数量、标签分数等）确定将选择哪种损失函数。
