train_ds = load_dataset(read, data_path='formated_train.txt',lazy=False) test_ds = load_dataset(read, data_path='formated_test.txt',lazy=False) dev_ds = load_dataset(read, data_path='formated_test.txt',lazy=False)解读
时间: 2024-03-04 13:48:30 浏览: 37
这段代码使用了 `load_dataset` 函数从文件中加载数据集,将其分别存储为 `train_ds`, `test_ds`, `dev_ds` 三个变量中。其中 `data_path` 参数指定了数据集所在的路径,`lazy` 参数指定是否立即加载数据集。
这里的 `read` 函数是一个自定义的函数,用于读取数据集文件并将其转换为所需的格式。三个数据集的文件路径分别为 `formated_train.txt`、`formated_test.txt`、`formated_test.txt`,这些文件应该是预处理后的文本文件,包含了训练、测试和验证所需的数据。
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from paddlenlp.datasets import load_dataset def read(data_path): with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: # 跳过列名 next(f) for line in f: label, word= line.strip('\n').split('\t') yield {'text': word, 'label': label} # data_path为read()方法的参数 train_ds = load_dataset(read, data_path='formated_train.txt',lazy=False) test_ds = load_dataset(read, data_path='formated_test.txt',lazy=False) dev_ds = load_dataset(read, data_path='formated_test.txt',lazy=False)解读
这段代码使用 PaddleNLP 提供的 `load_dataset` 函数来加载数据集,并且通过实现 `read` 函数来读取数据文件。在 `read` 函数中,首先使用 `open` 函数打开指定的文件,然后通过 `next(f)` 跳过文件的第一行(通常是列名),接着使用 `strip` 和 `split` 函数分别将每一行的文本和标签读取出来,并将它们组合成一个 Python 字典作为数据集的一个样本。最后,通过调用 `load_dataset` 函数,并将 `read` 函数和数据文件的路径传递给它,可以得到训练集、测试集和验证集的 Paddle Dataset 对象。其中,`lazy=False` 表示在加载数据集时立即读取数据并将其缓存到内存中,而不是在访问数据时才逐个读取,这样可以提高数据加载效率。
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory
该函数是 TensorFlow 中用于从文件夹中加载图像数据集的方便函数。它返回一个 tf.data.Dataset 对象,该对象包含从文件夹中加载的所有图像及其相应的标签。可以通过指定文件夹路径、目标图像大小、颜色模式、批处理大小等参数来自定义该函数的行为。例如:
```
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
"path/to/folder",
image_size=(224, 224),
batch_size=32,
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=123
)
```
这将从名为 "path/to/folder" 的文件夹中加载图像数据集,将其大小调整为 (224, 224),每个批次包含 32 张图像,其中 80% 用于训练,20% 用于验证。最后,可以使用 `train_ds` 对象来训练模型。