split="train", streaming=True) train_data = train_data.shuffle(buffer_size=args.shuffle_buffer, seed=args.seed) valid_data = load_dataset(dataset_name+'-valid', split="validation", streaming=True) train_dataset = ConstantLengthDataset(tokenizer...
首先,我们需要加载数据集和模型标记器。 # Step 1: Load dataset and model tokenizer dataset = load_dataset('imdb') tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') 接下来,我们将创建一个绘图来查看正类和负类的分布。 # Data Exploration train_df = pd.DataFrame(dataset["train"]) sn...
return encoding encoded_dataset = dataset.map(preprocess_data, batched=True, remove_columns=dataset['train'].column_names) 这里首先我们处理一下数据集,并获取数据集中的所有标签,并加载Bert预训练模型,这里使用preprocess_data函数来进行数据集的map操作。 Downloading (…)okenizer_config.json: 100% 28.0/28...
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments from datasets import load_dataset 1. 2. 2.加载数据集 dataset = load_dataset("csv", data_files="./ChnSentiCorp_htl_all.csv", split="train") dataset = dataset.filter(lambda x: x["review"] is...
dataset = load_dataset("./codeparrot", split="train", download_config=download_config) 在幕后, 数据集提取并读取了所有压缩的 JSON 文件,将它们加载到一个优化的缓存文件中。让我们看看加载后的数据集有多大: importpsutilprint(f"Number of python files code in dataset :{len(dataset)}") ...
接下来我们将使用datasets.load_dataset方法读取数据。这里给load_dataset指定使用language_pair.py里加载数据的方法,从data_files中读取split指定的数据集。data_files是一个字典,键值对分别指明训练集、验证集、测试集对应的中英文文本文件的路径。In [ ] # 下载datasets库 !pip install datasets # 解压要用到的文本...
from datasets import load_dataset load_dataset("xtreme", name="PAN-X.de") 为了创建一个真实的瑞士语料库,我们将根据 PAN-X 中各语言的口语比例抽样德语(de)、法语(fr)、意大利语(it)和英语(en)语料库。这将创建一个语言不平衡的情况,这在现实世界的数据集中非常常见,因为在少数语言中获取标记示例可能会...
clinc = load_dataset("clinc_oos","plus") 在这里,plus配置是指包含超出范围的训练示例的子集。CLINC150 数据集中的每个示例都包括text列中的查询及其对应的意图。我们将使用测试集来对我们的模型进行基准测试,所以让我们看一下数据集的一个示例: sample = clinc["test"][42] ...
load_dataset 方法, 可以从不同的地方构建数据集 从HuggingFace Hub 从本地文件, 如CSV/JSON/text/pandas 从内存数据,如python字典或pandas的dataframe 和字典一样,raw_datasets 可以通过索引访问其中的句子对: raw_train_dataset=raw_datasets["train"] ...
# Step1:Load dataset and model tokenizer dataset=load_dataset('imdb')tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') 接下来,我们将创建一个绘图来查看正类和负类的分布。 代码语言:javascript 复制 # Data Exploration train_df=pd.DataFrame(dataset["train"])sns.countplot(x='label',data=...