Simpletransformers训练与评估时未使用全部数据的问题咨询

问题原因与解决方法 #

1. 训练仅使用8条样本的核心原因 #

你注释了reprocess_input_data参数，SimpleTransformers默认会复用历史处理过的数据集缓存，如果你此前运行过只有8条样本的测试任务，旧缓存没有被清理的情况下，后续训练会直接读取缓存的8条数据，不会处理你新传入的3890条全量数据集。

2. 修复步骤 #

• 第一步：取消train_args中reprocess_input_data参数的注释，设置为True，强制框架重新处理当前传入的训练集：

train_args ={
    "reprocess_input_data": True,
    "overwrite_output_dir": True,
    "fp16":False,
    "num_train_epochs": 2
}

• 第二步：训练前打印训练集长度确认数据无误：

# 替换为你的训练集变量名
print(len(train_df))

• 第三步：启动训练后查看控制台输出的Num examples字段，该数值即为实际参与训练的样本总数，确认是否为3890即可。

3. 进度条显示0%的问题 #

该问题属于Jupyter/Colab等 notebook 环境的组件依赖缺失，和模型训练逻辑无关：

• 你评估阶段输出结果长度为1945，说明评估逻辑已经正常执行完成，只是进度条没有正确渲染
• 如需修复进度条显示，执行pip install ipywidgets后重启notebook内核，重新运行代码即可正常显示进度。

可选检查项 #

如果执行上述步骤后还是存在样本数不对的问题，检查训练集DataFrame：

• 列名必须严格为小写的sentence和label，不要出现拼写、大小写错误
• 检查两列是否存在空值，执行print(train_df.isna().sum())确认没有空数据

内容的提问来源于stack exchange，提问作者IS92