关于transformers库验证时不进入compute_metrics方法的一些坑

生成式任务输入就是标签

transformers在进入compute_metrics前会有一个判断，源码如下：

# 版本 transformers==4.41.2
# 在trainer.py 的 3842 行
# Metrics!
if (self.compute_metrics is not Noneand all_preds is not Noneand all_labels is not Noneand not self.args.batch_eval_metrics
):if args.include_inputs_for_metrics:metrics = self.compute_metrics(EvalPrediction(predictions=all_preds, label_ids=all_labels, inputs=all_inputs))else:metrics = self.compute_metrics(EvalPrediction(predictions=all_preds, label_ids=all_labels))
elif metrics is None:metrics = {}

生成式任务如果没有标签字段，即labels那么这里的all_labels is not None就会是false，从而无法进入compute_metrics方法。
此时可以在TrainingArguments中加入一个变量label_names把输入文本作为标签，如下：

training_args = TrainingArguments(
...
label_names=['input_ids'], # 这里假设我的文本输入叫 ‘input_ids’
...
)

这样就可以进入compute_metrics函数了。
此外，若需要将输入的变量传入compute_metrics，可以在TrainingArguments中设置include_inputs_for_metrics=True