1.5.2 Load configurations 度量标准可能具有不同的配置。配置存储在datasets.Metric.config_name属性中。加载指标时,请提供配置名称,如下所示: from datasets import load_metric metric = load_metric('bleurt', name='bleurt-base-128') metric = load_metric('bleurt', name='bleurt-base-512') 1.6 分布式...
load_metric现在已经是老版本了,新版本将用evaluate模块代替,访问网址为:github.com/huggingface/。 数据映射(map) map就是映射,它接收一个函数,Dataset中的每个元素都会被当作这个函数的输入,并将函数返回值作为新的Dataset。常见的map函数的应用是对文本进行tokenize: from datasets import load_dataset from transforme...
from datasets import load_metric metric = load_metric('wer') 4. 搓搓激动的小手 4.1. 验证想法 首先,Image-to-text,把图片转换为文字; 然后,Generate Text,生成故事; 最后,text-to-audio,文字转换为语音 图片转换为文字 from transformers import pipeline def img2text(url): image_to_text = pipeline(...
IMDb数据集的通用基准指标是准确率,所以这里使用 datasets 库的 load_metric 函数来加载 metric 脚本,稍后可以与 compute 方法一起使用。 metric = load_metric("accuracy") metric.compute(predictions=[0,0,1,1], references=[0,1,1,1]) # {'accuracy': 0.75} 下载的数据集有训练和测试拆分,但我们还需要...
IMDb数据集的通用基准指标是准确率,所以这里使用 datasets 库的 load_metric 函数来加载 metric 脚本,稍后可以与 compute 方法一起使用。 metric = load_metric("accuracy") metric.compute(predictions=[0,0,1,1], references=[0,1,1,1]) # {'accuracy': 0.75} ...
IMDb数据集的通用基准指标是准确率,所以这里使用 datasets 库的 load_metric 函数来加载 metric 脚本,稍后可以与 compute 方法一起使用。 metric = load_metric("accuracy") metric.compute(predictions=[0,0,1,1], references=[0,1,1,1]) # {'accuracy': 0.75} ...
IMDb数据集的通用基准指标是准确率,所以这里使用 datasets 库的 load_metric 函数来加载 metric 脚本,稍后可以与 compute 方法一起使用。 代码语言:javascript 复制 metric=load_metric("accuracy")metric.compute(predictions=[0,0,1,1],references=[0,1,1,1])#{'accuracy':0.75} ...
【HuggingFace学习】Datasets的load部分导航 报错huggingface datasets load_metric connecterror cannot reach 报错huggingface datasets load_metric connecterror cannot reach 这个报错在github中记录的有一个说的是python=3.8.12的版本可以使用,我就照做了,然后就成了。。。就真的就可以连接网络了。。 使用...
IMDb数据集的通用基准指标是准确率,所以这里使用 datasets 库的 load_metric 函数来加载 metric 脚本,稍后可以与 compute 方法一起使用。 metric = load_metric("accuracy") metric.compute(predictions=[0,0,1,1], references=[0,1,1,1]) # {'accuracy': 0.75} ...
❗常见网络问题..1. load_metric()无法连接到/访问 raw.githubusercontent.comConnectionError: Couldn't reach https://raw.gi