【HuggingFace Transformer库学习笔记】基础组件学习：Datasets

2024-01-14 09:44
文章标签 基础 学习 组件 笔记 transformer datasets huggingface

本文主要是介绍【HuggingFace Transformer库学习笔记】基础组件学习：Datasets，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

基础组件——Datasets

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

datasets基本使用

在这里插入图片描述

导入包

from datasets import *

加载数据

datasets = load_dataset("madao33/new-title-chinese")
datasetsDatasetDict({train: Dataset({features: ['title', 'content'],num_rows: 5850})validation: Dataset({features: ['title', 'content'],num_rows: 1679})
})

加载数据集合集中的某一项子集

boolq_dataset = load_dataset("super_glue", "boolq")
boolq_datasetDatasetDict({train: Dataset({features: ['question', 'passage', 'idx', 'label'],num_rows: 9427})validation: Dataset({features: ['question', 'passage', 'idx', 'label'],num_rows: 3270})test: Dataset({features: ['question', 'passage', 'idx', 'label'],num_rows: 3245})
})

按照数据集划分进行加载

dataset = load_dataset("madao33/new-title-chinese", split="train")
datasetDataset({features: ['title', 'content'],num_rows: 5850
})

dataset = load_dataset("madao33/new-title-chinese", split="train[10:100]")
datasetDataset({features: ['title', 'content'],num_rows: 90
})

dataset = load_dataset("madao33/new-title-chinese", split="train[:50%]")
datasetDataset({features: ['title', 'content'],num_rows: 2925
})

dataset = load_dataset("madao33/new-title-chinese", split=["train[:50%]", "train[50%:]"])
dataset[Dataset({features: ['title', 'content'],num_rows: 2925}),Dataset({features: ['title', 'content'],num_rows: 2925})]

查看数据集

datasets = load_dataset("madao33/new-title-chinese")
datasetsDatasetDict({train: Dataset({features: ['title', 'content'],num_rows: 5850})validation: Dataset({features: ['title', 'content'],num_rows: 1679})
})

查看某一个数据

datasets["train"][0]{'title': '望海楼是危险的赌博','content': '近期妥善处理）'}

查看某一些数据

datasets["train"][:2]{'title': ['望海楼是危险的赌博'],'content': ['撒打发是','在推进“双一流”高校建设进程中']}

查看列名

datasets["train"].column_names['title', 'content']

查看列属性

{'title': Value(dtype='string', id=None),'content': Value(dtype='string', id=None)}

数据集划分
可使用train_test_split这个函数

dataset = datasets["train"]
dataset.train_test_split(test_size=0.1)		# 按测试集比例为10%划分DatasetDict({train: Dataset({features: ['title', 'content'],num_rows: 5265})test: Dataset({features: ['title', 'content'],num_rows: 585})
})

对于分类任务，指定标签字段，然后让这个数据集均衡划分标签字段

dataset = boolq_dataset["train"]
dataset.train_test_split(test_size=0.1, stratify_by_column="label")     # 分类数据集可以按照比例划分DatasetDict({train: Dataset({features: ['question', 'passage', 'idx', 'label'],num_rows: 8484})test: Dataset({features: ['question', 'passage', 'idx', 'label'],num_rows: 943})
})

数据选取与过滤

# 选取
datasets["train"].select([0, 1])Dataset({features: ['title', 'content'],num_rows: 2
})

# 过滤
## 传入一个lambda函数，让其只取含有中国的数据
filter_dataset = datasets["train"].filter(lambda example: "中国" in example["title"])

filter_dataset["title"][:5]['世界探寻中国成功秘诀','信心来自哪里','世界减贫跑出加速度','和音瞩目历史交汇点','风采感染世界']

数据映射

def add_prefix(example):example["title"] = 'Prefix: ' + example["title"]return example

prefix_dataset = datasets.map(add_prefix)	# 每个title数据前面添加了前缀
prefix_dataset["train"][:10]["title"]['Prefix: 危险的','Prefix: 大力推进高校治理能力建设','Prefix: 坚持事业为上选贤任能','Prefix: “大朋友”的话儿记心头','Prefix: 用好可持续发展这把“金钥匙”','Prefix: 跨越雄关，我们走在大路上','Prefix: 脱贫奇迹彰显政治优势','Prefix: 拱卫亿万人共同的绿色梦想','Prefix: 育人育才','Prefix: 净化网络语言']

from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
def preprocess_function(example, tokenizer=tokenizer):model_inputs = tokenizer(example["content"], max_length=512, truncation=True)labels = tokenizer(example["title"], max_length=32, truncation=True)# label就是title编码的结果model_inputs["labels"] = labels["input_ids"]return model_inputs

processed_datasets = datasets.map(preprocess_function)	# 添加了分类标签
processed_datasetsDatasetDict({train: Dataset({features: ['title', 'content', 'input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask', 'labels'],num_rows: 5850})validation: Dataset({features: ['title', 'content', 'input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask', 'labels'],num_rows: 1679})
})

processed_datasets = datasets.map(preprocess_function, batched=True)	# 使用批处理
processed_datasetsDatasetDict({train: Dataset({features: ['title', 'content', 'input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask', 'labels'],num_rows: 5850})validation: Dataset({features: ['title', 'content', 'input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask', 'labels'],num_rows: 1679})
})

去除某一字段

processed_datasets = datasets.map(preprocess_function, batched=True, remove_columns=datasets["train"].column_names)
processed_datasetsDatasetDict({train: Dataset({features: ['input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask', 'labels'],num_rows: 5850})validation: Dataset({features: ['input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask', 'labels'],num_rows: 1679})
})

保存与加载

# 保存
processed_datasets.save_to_disk("./processed_data")
# 加载
processed_datasets = load_from_disk("./processed_data")

加载本地数据集

# 加载本地csv文件
dataset = load_dataset("csv", data_files="./ChnSentiCorp_htl_all.csv", split="train")
datasetDataset({features: ['label', 'review'],num_rows: 7766
})

dataset = Dataset.from_csv("./ChnSentiCorp_htl_all.csv")
datasetDataset({features: ['label', 'review'],num_rows: 7766
})

加载文件夹内全部文件作为数据集

# 使用data_dir加载全部文件夹内文件
dataset = load_dataset("csv", data_dir="./all_data/", split='train')
datasetDataset({features: ['label', 'review'],num_rows: 23298
})

# 使用data_files加载文件夹内指定文件
dataset = load_dataset("csv", data_files=["./all_data/ChnSentiCorp_htl_all.csv", "./all_data/ChnSentiCorp_htl_all copy.csv"], split='train')
datasetDataset({features: ['label', 'review'],num_rows: 15532
})

通过其他方式读取数据，再将其转换成datasets

import pandas as pddata = pd.read_csv("./ChnSentiCorp_htl_all.csv")
data.head()

在这里插入图片描述

dataset = Dataset.from_pandas(data)
datasetDataset({features: ['label', 'review'],num_rows: 7766
})

# List格式的数据需要内嵌{}，明确数据字段
data = [{"text": "abc"}, {"text": "def"}]
# data = ["abc", "def"]
Dataset.from_list(data)Dataset({features: ['text'],num_rows: 2
})

通过自定义加载脚本加载数据集

 load_dataset("json", data_files="./cmrc2018_trial.json", field="data")DatasetDict({train: Dataset({features: ['title', 'paragraphs', 'id'],num_rows: 256})
})

dataset = load_dataset("./load_script.py", split="train")
dataset
dataset[0]{'id': 'TRIAL_800_QUERY_0','context': '基于《跑跑卡丁车》与《泡泡堂》上所开发的游戏，由韩国Nexon开发与发行。中国大陆由盛大游戏运营，这是Nexon时隔6年再次授予盛大网络其游戏运营权。台湾由游戏橘子运营。玩家以水枪、小枪、锤子或是水炸弹泡封敌人(玩家或NPC)，即为一泡封，将水泡击破为一踢爆。若水泡未在时间内踢爆，则会从水泡中释放或被队友救援(即为一救援)。每次泡封会减少生命数，生命数耗完即算为踢爆。重生者在一定时间内为无敌状态，以踢爆数计分较多者获胜，规则因模式而有差异。以2V2、4V4随机配对的方式，玩家可依胜场数爬牌位(依序为原石、铜牌、银牌、金牌、白金、钻石、大师) ，可选择经典、热血、狙击等模式进行游戏。若游戏中离，则4分钟内不得进行配对(每次中离+4分钟)。开放时间为暑假或寒假期间内不定期开放，8人经典模式随机配对，采计分方式，活动时间内分数越多，终了时可依该名次获得奖励。','question': '生命数耗完即算为什么？','answers': {'text': ['踢爆'], 'answer_start': [127]}}

这篇关于【HuggingFace Transformer库学习笔记】基础组件学习：Datasets的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/604737。

相关文章

从基础到进阶详解Pandas时间数据处理指南

从基础到进阶详解Pandas时间数据处理指南

《从基础到进阶详解Pandas时间数据处理指南》Pandas构建了完整的时间数据处理生态,核心由四个基础类构成,Timestamp,DatetimeIndex,Period和Timedelta,下面我... 目录1. 时间数据类型与基础操作1.1 核心时间对象体系1.2 时间数据生成技巧2. 时间索引与数据
阅读更多...
Go学习记录之runtime包深入解析

Go学习记录之runtime包深入解析

《Go学习记录之runtime包深入解析》Go语言runtime包管理运行时环境,涵盖goroutine调度、内存分配、垃圾回收、类型信息等核心功能,：本文主要介绍Go学习记录之runtime包的... 目录前言：一、runtime包内容学习1、作用：① Goroutine和并发控制：② 垃圾回收：③ 栈和
阅读更多...
安装centos8设置基础软件仓库时出错的解决方案

安装centos8设置基础软件仓库时出错的解决方案

《安装centos8设置基础软件仓库时出错的解决方案》：本文主要介绍安装centos8设置基础软件仓库时出错的解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐... 目录安装Centos8设置基础软件仓库时出错版本 8版本 8.2.200android4版本 javas
阅读更多...
Spring组件实例化扩展点之InstantiationAwareBeanPostProcessor使用场景解析

Spring组件实例化扩展点之InstantiationAwareBeanPostProcessor使用场景解析

《Spring组件实例化扩展点之InstantiationAwareBeanPostProcessor使用场景解析》InstantiationAwareBeanPostProcessor是Spring... 目录一、什么是InstantiationAwareBeanPostProcessor？二、核心方法解
阅读更多...
Android学习总结之Java和kotlin区别超详细分析

Android学习总结之Java和kotlin区别超详细分析

《Android学习总结之Java和kotlin区别超详细分析》Java和Kotlin都是用于Android开发的编程语言,它们各自具有独特的特点和优势,：本文主要介绍Android学习总结之Ja... 目录一、空安全机制真题 1：Kotlin 如何解决 Java 的 NullPointerExceptio
阅读更多...
Linux基础命令@grep、wc、管道符的使用详解

Linux基础命令@grep、wc、管道符的使用详解

《Linux基础命令@grep、wc、管道符的使用详解》：本文主要介绍Linux基础命令@grep、wc、管道符的使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐... 目录grep概念语法作用演示一演示二演示三，带选项 -nwc概念语法作用wc，不带选项-c，统计字节数-
阅读更多...
C++ RabbitMq消息队列组件详解

C++ RabbitMq消息队列组件详解

《C++RabbitMq消息队列组件详解》：本文主要介绍C++RabbitMq消息队列组件的相关知识,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录1. RabbitMq介绍2. 安装RabbitMQ3. 安装 RabbitMQ 的 C++客户端库4. A
阅读更多...
python操作redis基础

python操作redis基础

《python操作redis基础》Redis(RemoteDictionaryServer)是一个开源的、基于内存的键值对（Key-Value）存储系统,它通常用作数据库、缓存和消息代理,这篇文章... 目录1. Redis 简介2. 前提条件3. 安装 python Redis 客户端库4. 连接到 Re
阅读更多...
SpringBoot基础框架详解

SpringBoot基础框架详解

《SpringBoot基础框架详解》SpringBoot开发目的是为了简化Spring应用的创建、运行、调试和部署等,使用SpringBoot可以不用或者只需要很少的Spring配置就可以让企业项目快... 目录SpringBoot基础 – 框架介绍1.SpringBoot介绍1.1 概述1.2 核心功能2
阅读更多...
PyQt6中QMainWindow组件的使用详解

PyQt6中QMainWindow组件的使用详解

《PyQt6中QMainWindow组件的使用详解》QMainWindow是PyQt6中用于构建桌面应用程序的基础组件,本文主要介绍了PyQt6中QMainWindow组件的使用,具有一定的参考价值,... 目录1. QMainWindow 组php件概述2. 使用 QMainWindow3. QMainW
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2