PairLoader参数说明

PairLoader是一个数据加载器，用于加载文本对数据。它的参数如下：

- `file_path`: 数据文件路径，可以是一个文件或一个文件夹。
- `batch_size`: 批大小，即每个批次中包含的样本数量。
- `max_seq_len`: 最大序列长度，超过该长度的序列将被截断。
- `shuffle`: 是否打乱数据顺序。
- `num_workers`: 加载数据时使用的线程数。
- `drop_last`: 是否丢弃最后一个批次，如果数据样本数量不能被批大小整除。
- `pin_memory`: 是否将数据存储在 GPU 内存中，以加速数据传输。
- `collate_fn`: 数据组装函数，用于将多个样本组装成一个批次数据。默认使用 `default_collate_fn`，也可以自定义。

其中，最常用的参数是 `file_path` 和 `batch_size`，其余参数可以根据需求进行调整。

相关问题

pairloader() 的使用方法

PairLoader 是一个用于加载对话数据的工具类，它可以将对话数据转换成模型训练所需的格式并进行批量化处理，方便模型的训练和测试。

PairLoader 的使用方法如下：

1. 导入 PairLoader 类：

from chitgpt.utils.pairloader import PairLoader

2. 创建 PairLoader 对象：

pair_loader = PairLoader(dataset_path, batch_size, max_seq_len)

其中，dataset_path 是对话数据集的文件路径，batch_size 是每个批次中的对话数量，max_seq_len 是每个对话最大的长度。

3. 加载数据集：

train_loader, val_loader, test_loader = pair_loader.load_dataset()

其中，train_loader、val_loader 和 test_loader 分别表示训练集、验证集和测试集的数据加载器。

4. 迭代数据集：

for batch in train_loader:
    inputs, labels = batch
    # 模型训练过程

其中，batch 是一个包含 inputs 和 labels 的元组，inputs 是对话的输入，labels 是对话的输出。在训练过程中，需要将 inputs 输入到模型中，然后与 labels 进行对比计算损失并进行反向传播更新模型参数。

5. 获取数据集大小：

train_size = len(train_loader.dataset)
val_size = len(val_loader.dataset)
test_size = len(test_loader.dataset)

获取数据集大小可以用于计算模型的训练轮数。

以上就是 PairLoader 的使用方法。需要注意的是，在使用 PairLoader 加载数据集时，对话数据应该已经被预处理为模型所需的格式，例如将对话分割成多个句子，并在每个句子前添加特殊的控制字符。