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...
将对应数据集和子集的名字输入load_metric()函数即可得到对应的评价指标,但并不是每个数据集都有对应的评价指标,在实际使用时以满足需要为准则选择合适的评价指标即可。 获取评价指标的使用说明,评价指标的 inputs_description 属性为一段文本,描述了评价指标的使用方法,不同的评价指标需要的输入往往是不同的,代码如下...
❗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
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} ...
''' #加载一个评价指标 metric = load_metric('glue', 'mrpc') print(metric.inputs_description) # 打印使用文档 #计算一个评价指标 predictions = [0, 1, 0] references = [0, 1, 1] final_score = metric.compute(predictions=predictions, references=references) final_score # {'accuracy': 0.6666...
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} ...
2.datasets.load_dataset(dataset_name, **kwargs) 实例化一个数据集 3.datasets.list_metrics() 列出可用的指标 4.datasets.load_metric(metric_name, **kwargs)实例化一个指标 举一个简单的例子: https://huggingface.co/docs/datasets/quicktour.html...
metric=load_metric('squad') 1. 2. 输出结果如下: Metric(name: "squad", features: {'predictions': {'id': Value(dtype='string', id=None), 'prediction_text': Value(dtype='string', id=None)}, 'references': {'id': Value(dtype='string', id=None), 'answers': Sequence(feature={'te...
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} ...