一个Dataset对象有一个train_test_split()函数来实现训练集和验证集的划分。这里设置一个随机种子来保证可复现性。 split_datasets = raw_datasets["train"].train_test_split(train_size=0.9, seed=20) split_datasets DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['id', 'translation'], num_rows: 189155 }...
2.1.4 Split(划分测试验证集) datasets.Dataset.train_test_split()可以使数据集分成train和test部分。使用test_size指定测试集比例: dataset Dataset({ features: ['sentence1', 'sentence2', 'label', 'idx'], num_rows: 3668}) data=dataset.train_test_split(test_size=0.1) data#必须设赋值给另一个变...
使用train_test_split 应用于 test_size = 0.3 进行拆分:这会产生一个包含 70% 原始样本的新训练集和一个包含 30% 原始样本的验证集。 splitted_datasets = dataset["train"].train_test_split(test_size=0.3) print(splitted_datasets) """ DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['text', 'label']...
使用train_test_split 应用于 test_size = 0.3 进行拆分:这会产生一个包含 70% 原始样本的新训练集和一个包含 30% 原始样本的验证集。 splitted_datasets = dataset["train"].train_test_split(test_size=0.3) print(splitted_datasets) """ DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['text', 'label']...
['text'] # train_test_split, 切分训练集和测试集 dataset.train_test_split(test_size=0.1) # shard 把数据切分到4个桶中,均匀分配 dataset.shard(num_shards=4, index=0) # 列操作和类型转换 # rename_column 列重命名 dataset.rename_column('text', 'textA') # remove_columns 列移除 dataset....
dataset.train_test_split(test_size=0.1)把数据集切分,10%为测试集。(6)分桶 把数据集均数若干份,取其中的第几份。dataset.shard(num_shards=5, index=0)(7)列重命名 c = a.rename_column('text', 'newColumn')(8)列删除 d = c.remove_columns(['newColumn'])(9)数据集转换 set_...
train_texts,val_texts,train_labels,val_labels=train_test_split(train_texts,train_labels,test_size=.2)tokenizer=DistilBertTokenizerFast.from_pretrained('distilbert-base-uncased')train_inputs,train_mask,train_labels=data2tensor(train_texts,train_labels)val_inputs,val_mask,val_labels=data2tensor(va...
train_size=int(len(datasets)*0.8) test_size=len(datasets)-train_sizeprint([train_size,test_size]) train_dataset,val_dataset=random_split(dataset=datasets,lengths=[train_size,test_size]) BATCH_SIZE=64#这里的num_workers要大于0train_loader=DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,...
dataset.train_test_split(test_size=0.1) 1. 把数据集切分,10%为测试集。 (6)分桶 把数据集均数若干份,取其中的第几份。 dataset.shard(num_shards=5, index=0) 1. (7)列重命名 c = a.rename_column('text', 'newColumn') 1. (8)列删除 ...
一个没有加载代码的数据集默认会加载所有的数据集到train分区。可以用data_files参数来把数据文件映射到不同的分区。 data_file = {"trian":"train.csv", "test":"test.csv"} dataset = load_dataset("namespace/dataset_name", data_files=data_files) ...