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...
这里使用的是hugging face的transformers库来进行Bert模型的训练,并加载了一个dataset,运行以上代码后,模型会自动下载相关的数据集,可以看到此数据集有6838行train训练数据,3259行test数据以及886行validation验证数据。 example = dataset['train'][0] example 当然这里可以看一下整个数据的样式,打印一下这个数据集的数...
from datasets import load_datasetdataset = load_dataset("monash_tsf", "tourism_monthly") 可以看出,数据集包含 3 个片段: 训练、验证和测试。 datasetDatasetDict({train: Dataset({features: ['start', 'target', 'feat_static_cat', 'feat_dynamic_real'...
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...
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=...
dataset=load_dataset("huggan/smithsonian_butterflies_subset",split="train") 在使用这些数据训练模型之前,我们需要做一些准备。图像通常表示为一个“像素”网格,每个像素有三个颜色通道(红色、绿色和蓝色)的颜色值在 0 到 255 之间。为了处理这些图像并使它们准备好进行训练,我们需要: - 将它们调整为固定大小 -...