import datasetsdataset = datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed", cache_dir="./wmt16-en_ro")在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”，这样可以更好的访问数据，让后将其保存到硬盘中。def flatten(batch): batch['en'] = batch['translation']['en'] batch['ro...
validation = load_from_disk("./dataset/validation")# 模型输入的 Tokenizers 设置deftokenize_dataset(sample):input= en_tokenizer(sample['en'], padding='max_length', max_length=120, truncation=True) label = ro_tokenizer(sample['ro'], padding='max_length', max_length=120, truncation=True)in...
import datasets dataset = datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed", cache_dir="./wmt16-en_ro") 在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”,这样可以更好的访问数据,让后将其保存到硬盘中。 def flatten(batch): batch['en'] = batch['translation']['en'] batch['ro'...
复制 defflatten(batch):batch['en']=batch['translation']['en']batch['ro']=batch['translation']['ro']returnbatch# Map the 'flatten' functiontrain=dataset['train'].map(flatten)test=dataset['test'].map(flatten)validation=dataset['validation'].map(flatten)# Save to disktrain.save_to_disk(...
dataset=datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed", cache_dir="./wmt16-en_ro") 在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”,这样可以更好的访问数据,让后将其保存到硬盘中。 defflatten(batch): batch['en'] =batch['translation']['en'] ...
importdatasetsdataset=datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed",cache_dir="./wmt16-en_ro") 在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”,这样可以更好的访问数据,让后将其保存到硬盘中。 defflatten(batch): batch['en'] =batch['translation']['en'] ...
dataset = datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed", cache_dir="./wmt16-en_ro") 在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”,这样可以更好的访问数据,让后将其保存到硬盘中。 def flatten(batch): batch['en'] = batch['translation']['en'] ...
dataset = datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed", cache_dir="./wmt16-en_ro") 在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”,这样可以更好的访问数据,让后将其保存到硬盘中。 def flatten(batch): batch['en'] = batch['translation']['en'] ...
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