TabularDataset 保存或注册的数据集。 random_split 按指定百分比随机并大致地将数据集中的记录拆分为两个部分。 第一个数据集包含总记录的约 percentage,第二个数据集包含剩余记录。 Python 复制 random_split(percentage, seed=None) 参数 展开表 名称说明 percentage 必需 float 拆分数据集依据的大致百分比。
TabularDataset 保存或注册的数据集。 random_split 按指定百分比随机并大致地将数据集中的记录拆分为两个部分。 第一个数据集包含总记录的约 percentage,第二个数据集包含剩余记录。 Python 复制 random_split(percentage, seed=None) 参数 展开表 名称说明 percentage 必需 float 拆分数据集依据的大致百分比。
参数:path(str) - 拆分数据集的路径的公共前缀。 root - 数据集存储根目录。 train(str) - 训练集路径的后缀,加到path上。None没有训练集。validation, test 同理。 返回Tuple[Dataset],按训练、验证、测试集的顺序 CLASS torchtext.data.TabularDataset(path, format, fields, skip_header=False, csv_reader_...
参数 columns Union[str,list[str]] 必需 要保留的列的名称或名称列表。 返回 要保留列的OutputTabularDatasetConfig实例。 返回类型 PipelineOutputTabularDataset random_split 按指定百分比随机并大致地将数据集中的记录拆分为两个部分。 结果输出配置将更改其名称,第一个将在名称后附加 _1,第二个将在名称后...
random_split(percentage, seed=None) 参数 名称说明 percentage 必需 float 要拆分数据集的大致百分比。 这必须是介于 0.0 和 1.0 之间的数字。 seed 必需 int 用于随机生成器的可选种子。 返回 类型说明 tuple(OutputTabularDatasetConfig,OutputTabularDatasetConfig) ...
TabularDataset 保存或注册的数据集。 random_split 按指定百分比随机并大致地将数据集中的记录拆分为两个部分。 第一个数据集包含总记录的约 percentage,第二个数据集包含剩余记录。 Python 复制 random_split(percentage, seed=None) 参数 展开表 名称说明 percentage 必需 float 拆分数据集依据的大致百分...
TabularDataset 保存或注册的数据集。 random_split 按指定百分比随机并大致地将数据集中的记录拆分为两个部分。 第一个数据集包含总记录的约 percentage,第二个数据集包含剩余记录。 Python 复制 random_split(percentage, seed=None) 参数 展开表 名称说明 percentage 必需 float 拆分数据集依据的大致百分比。
random_split(percentage, seed=None) 参数 展开表 名称说明 percentage 必需 float 要拆分数据集的大致百分比。 这必须是介于 0.0 和 1.0 之间的数字。 seed 必需 int 用于随机生成器的可选种子。 返回 展开表 类型说明 tuple(OutputTabularDatasetConfig, OutputTabularDatasetConfig) 返回表示拆分后...
random_split(percentage, seed=None) 参数 名称说明 percentage 必需 float 要拆分数据集的大致百分比。 这必须是介于 0.0 和 1.0 之间的数字。 seed 必需 int 用于随机生成器的可选种子。 返回 类型说明 tuple(OutputTabularDatasetConfig,OutputTabularDatasetConfig) ...
random_split 按指定百分比随机并大致地将数据集中的文件拆分为两个部分。 返回的第一个数据集包含大约总文件引用数的 percentage,第二个数据集包含剩余的文件引用。 Python 复制 random_split(percentage, seed=None) 参数 展开表 名称说明 percentage 必需 float 要拆分数据集的大致百分比。 这必须是介于 0....