paddlenlp.data模块如何加载本地自定义数据集,请代码展示
时间: 2024-02-20 09:59:34 浏览: 140
PyTorch加载自己的数据集实例详解
PaddleNLP中的`paddlenlp.data`模块提供了多种数据集加载的方式,其中包括加载本地自定义数据集的方法。以下是一个简单的示例,展示了如何使用`paddlenlp.data`模块加载本地自定义数据集。
```python
import paddlenlp as ppnlp
from paddlenlp.datasets import load_dataset
# 加载本地自定义数据集
train_ds, dev_ds = load_dataset(
"my_dataset", splits=["train", "dev"])
# 定义数据处理函数
def preprocess(sample):
text, label = sample["text"], sample["label"]
# 在这里进行数据预处理,例如分词、编码等,返回处理后的数据
return {"text": text, "label": label}
# 定义数据集
train_ds = train_ds.map(preprocess)
dev_ds = dev_ds.map(preprocess)
# 定义数据迭代器
batch_size = 32
train_loader = ppnlp.data.DataLoader(
train_ds, batch_size=batch_size, shuffle=True)
dev_loader = ppnlp.data.DataLoader(
dev_ds, batch_size=batch_size, shuffle=False)
```
上述代码中,我们首先使用`load_dataset`方法加载了本地名为`my_dataset`的数据集,并指定了数据集的训练集和验证集。然后,我们定义了一个`preprocess`函数,用于对数据进行预处理,例如分词、编码等。接着,我们将数据集映射到`preprocess`函数上,得到处理后的数据集。最后,我们使用`DataLoader`方法定义了训练集和验证集的数据迭代器。
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