def preprocess_function(examples): inputs = [doc for doc in examples["src"]] model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=max_input_length, truncation=True) with tokenizer.as_target_tokenizer(): labels = tokenizer(examples["trg"], max_length=max_target_length, truncation=True) model_inputs["labels"] = labels["input_ids"] return model_inputs tokenized_datasets = datasets tokenized_datasets = tokenized_datasets.map(preprocess_function, batched=True, remove_columns=["src", "trg", "id"])这段什么意思,详细解释
时间: 2024-03-04 15:50:18 浏览: 33
这段代码定义了一个名为 `preprocess_function` 的函数,该函数的输入是一个示例列表(`examples`),其中包含两个键值对,分别是 `src` 和 `trg`,表示输入和目标序列。函数的主要作用是将输入和目标序列进行分词(tokenization),并将其转换为模型可以接受的格式。具体来说,该函数首先将输入序列 `src` 中的每个文档都保存到一个列表 `inputs` 中。然后,使用 `tokenizer` 对这些文档进行分词,并将分词后的结果保存到 `model_inputs` 中。同时,使用 `tokenizer.as_target_tokenizer()` 将目标序列 `trg` 进行分词,并将其转换为模型可以接受的格式,并将分词后的结果保存到 `labels` 中。最后,将 `labels` 中的 `input_ids` 添加到 `model_inputs` 中的 `labels` 键中,并返回 `model_inputs`。在主程序中,该函数被应用于数据集中的所有示例,将它们转换为模型可以接受的格式,并从数据集中删除 `src`、`trg` 和 `id` 列。
相关问题
def preprocess_function(examples): """ document作为输入,summary作为标签 """ inputs = [doc for doc in examples["document"]] model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=max_input_length, truncation=True) with tokenizer.as_target_tokenizer(): labels = tokenizer(examples["summary"], max_length=max_target_length, truncation=True) model_inputs["labels"] = labels["input_ids"] return model_inputs tokenized_datasets = datasets tokenized_datasets = tokenized_datasets.map(preprocess_function, batched=True, remove_columns=["document", "summary", "id"])这段什么意思
这段代码是一个用于预处理数据的函数,其目的是将输入数据转换为模型可以接受的形式。模型的输入是一个文档(document),标签是该文档对应的摘要(summary)。该函数将输入文档进行标记化(tokenization),并将标签也进行标记化,然后将标记化后的结果作为模型的输入和标签。代码中使用了一个叫做tokenizer的对象,它是一个标记化工具,用于将文本转换为标记(tokens)。最后,该函数将输入数据中的文档和摘要列删除,只保留标记化后的输入和标签。最后一行代码将输入数据集进行了映射,使用了预处理函数,并将处理后的结果作为新的数据集返回。
解释一段python代码 def async_inference(self, input_list): """Asynchronous inference""" num_inputs = len(input_list) meta_list = [] for i in range(num_inputs): meta = self._preprocess(input_list[i]) met
这是一个 Python 类的方法,其名称为 `async_inference`,接受一个参数 `input_list`,应该是一个输入数据列表。该方法的主要目的是进行异步推理(即非阻塞式推理)。
在方法中,首先获取输入数据列表的长度 `num_inputs`。然后,创建一个空列表 `meta_list`,该列表将用于存储输入数据的元信息。
接下来,使用 `for` 循环遍历输入数据列表。对于每个输入数据,调用类中的 `_preprocess` 方法进行预处理,并将预处理得到的元信息存储在 `meta` 变量中。最后,将 `meta` 添加到 `meta_list` 中。
需要注意的是,代码中 `met` 一词并没有定义,可能是笔误或者代码缺失了部分内容。