从本地文件创建数据集时,我们根据本地数据集的格式给出读取function并传入load_dataset()中创建数据集。 frompaddlenlp.datasetsimportload_datasetdefread(data_path):text=pd.read_csv(data_path,sep='\t',header=None)foriinrange(len(text)):yield{'text1':text.iloc[i,0],'text2':text.iloc[i,1],...
第一步:定义数据集读取函数,并使用paddlenlp中的load_dataset()函数加载数据集 第二步,数据预处理 定义convert_example函数,将传入的一条数据转换为编码 定义trans_func函数 定义好trans_func函数以后,就可以对数据集使用map方法,执行trans_func的操作 第三步,构造分类模型 第四步,设置损失函数与优化策略 第五步,...
load_dataset() 方法会从 paddlenlp.datasets 下找到msra_ner数据集对应的数据读取脚本(默认路径:paddlenlp/datasets/msra_ner.py),并调用脚本中 DatasetBuilder 类的相关方法生成数据集。 生成数据集可以以 MapDataset 和 IterDataset 两种类型返回,分别是对 paddle.io.Dataset 和 paddle.io.IterableDataset 的扩展,...
load_dataset() 方法会从 paddlenlp.datasets 下找到msra_ner数据集对应的数据读取脚本(默认路径:paddlenlp/datasets/msra_ner.py),并调用脚本中 DatasetBuilder 类的相关方法生成数据集。 生成数据集可以以 MapDataset 和IterDataset 两种类型返回,分别是对 paddle.io.Dataset 和paddle.io.IterableDataset 的扩展。返...
接前文高层 API 训练的示例代码,保存推理模型代码示例如下: model.save('inference_model', False) # save for inference 1. 其他同训练调优场景 # 加载模型参数和优化器参数 model.load('checkpoint/test') test_result = model.predict(test_dataset) 1. 2. 3....
按需修改模型参数，参数说明见官方GitHub，一般可直接运行，配置不高的话修改device为cpu，试试直接运行train.py，ernie_matching模型运行train_pairwise.py，将自动下载预训练模型并开始运行。或许你会碰到以下问题：使用自己本地的训练集 需修改train_ds, dev_ds = load_dataset("lcqmc", splits=["train", "dev...
frompaddlenlp.datasetsimportload_dataset# 加载训练数据train_dataset=load_dataset('text_classification','dbpedia',splits='train') 1. 2. 3. 4. 2. 定义模型 接下来,我们需要定义用于训练的模型。PaddleNLP提供了丰富的预训练模型,可以根据需求进行选择。
import time import os import numpy as np import paddle import paddle.nn.functional as F from paddlenlp.datasets import load_dataset # 一键加载 Lcqmc 的训练集、验证集 train_ds, dev_ds = load_dataset("lcqmc", splits=["train", "dev"]) # 输出训练集的前 10 条样本 -- 数据集的构造方式 ...
loaddataset()方法会从 paddlenlp.datasets 下找到msraner数据集对应的数据读取脚本(默认路径:paddlenlp/datasets/msra_ner.py),并调用脚本中 DatasetBuilder 类的相关方法生成数据集。 生成数据集可以以 MapDataset 和 IterDataset 两种类型返回,分别是对 paddle.io.Dataset 和 paddle.io.IterableDataset 的扩展,只需...
通过使用PaddleNLP提供的 load_dataset, MapDataset 和IterDataset ,可以方便的自定义属于自己的数据集。 目前PaddleNLP的通用数据处理流程如下: 加载数据集(内置数据集或者自定义数据集,数据集返回 原始数据)。 定义trans_func() ,包括tokenize,token to id等操作,并传入数据集的 map() 方法,将原始数据转为 featur...