test_iter = Iterator(tst, batch_size=64, device=-1, sort=False, sort_within_batch=False, repeat=False) Thesort_within_batchargument, when set to True, sorts the data within each minibatch in decreasing order according to thesort_key. This is necessary when you want to usepack_padded_se...
torchtext.data.Example : 用来表示一个样本,数据+标签 torchtext.vocab.Vocab: 词汇表相关 torchtext.data.Datasets: 数据集类,__getitem__ 返回Example实例 torchtext.data.Field : 用来定义字段的处理方法(文本字段,标签字段) 创建Example时的 预处理 batch 时的一些处理操作。 torchtext.data.Iterator: 迭代器,...
下一步将要进行batching操作:用 torchtext 提供的 API 来创建一个 iterator 代码语言:javascript 复制 train_iter,val_iter,test_iter=data.Iterator.splits((train,val,test),sort_key=lambda x:len(x.Text),batch_sizes=(32,256,256),device=-1)batch=next(iter(train_iter))print("batch text: ",batch...
CLASS torchtext.data.NestedField(nesting_field, ) 嵌套字段。内容不少,以后再看 3. Iterators Iterator CLASS torchtext.data.Iterator(dataset, batch_size, sort_key=None, device=None, batch_size_fn=None, train=True, repeat=False, shuffle=None, sort=None, sort_within_batch=None) 定义一个从数据集...
报错截图 'torchtext.data' has no attribute 'Iterator' 1. 解决方法 将 from torchtext.data import Iterator 1. 改成: from torchtext.legacy.data import Iterator 1. 参考文章: module ‘torchtext.data’ has no attribute ‘Iterator’ #1275
torchtext.data.Iterator 将处理后的数据进行batch操作; 将Dataset数据batch化; pad操作,保证一个batch中的Example长度相同; 此处将string token转成index; 例子 首先创建Filed, fromtorchtextimportdata, datasets SRC = data.Field(tokenize=tokenize_en,pad_token=PAD_WORD) ...
在这个示例中,我们首先调用load_dataset函数加载数据集。然后,我们使用torchtext.data.Iterator类创建一个数据加载器,用于按批次加载数据。最后,我们可以使用数据加载器迭代批次数据,并进行模型训练或其他操作。 这样,我们就可以在PyTorch中使用torchtext库将.txt文件读入,并进行后续的数据处理和训练操作。请注意,以上...
torchtext.legacy.data.Field : 用来定义字段的处理方法(文本字段,标签字段) 创建Example时的 预处理 batch 时的一些处理操作。 torchtext.legacy.data.Iterator:迭代器,用来生成 batch torchtext.legacy.datasets: 包含了常见的数据集. Torchtext的功能 File Loading: 加载不同文件格式的 corpus ...
数据集 torchtext.data.datasets 词表工具 torchtext.vocab 评测指标 torchtext.metrics 小结:torchtext对数据的处理可以概括为Field,Dataset和迭代器这三部分。 Field对象指定要如何处理某个字段. Dataset定义数据源信息. 迭代器返回模型所需要的处理后的数据.迭代器主要分为Iterator, BucketIerator, BPTTIterator三种。
BPTTIterator:基于BPTT(基于时间的反向传播算法)的迭代器,一般用于语言模型中。 2. 具体使用 导入torchtext相关包 fromtorchtextimportdatafromtorchtext.vocabimportVectorsfromtqdmimporttqdm 构建Field对象 x_tokenize=lambdax:x.split()y_tokenize=lambday:int(y)PID=data.Field(sequential=False,use_vocab=False)TEXT=...