load_dataset spilt

`load_dataset` 是 Hugging Face transformers 库中的一个功能，它用于加载预训练的数据集。`split` 这个参数通常用于数据集分块，即划分成训练集、验证集和测试集等部分。

当你调用 `dataset.load_dataset(name, split=...)` 时，`name` 参数是你想要的数据集名称（如 "glue"、"imdb" 等），`split` 参数指定了你要加载数据集的特定部分。常见的分隔有：

1. `train`: 训练数据，用于模型的训练过程。
2. `validation` 或 `val`: 验证数据，用于调整模型超参数和监控模型性能。
3. `test` 或 `test_dev`: 测试数据，在模型训练结束后用来评估模型的最终性能，通常是未经模型见过的数据。
4. `['train', 'validation', 'test']` 或 `{'train': ..., 'validation': ..., 'test': ...}`: 可以同时加载多个部分。

例如：

dataset = dataset.load_dataset('squad', split=['train', 'validation'])

这将返回包含训练集和验证集的数据集实例。

相关问题

from datasets import Dataset, DatasetDict, load_dataset中的dataset = load_dataset(）语法

`load_dataset()`是`datasets`库中的一个函数，用于加载预定义的数据集或自定义数据集。该函数有多个参数可以设置，例如数据集的名称、版本、语言、数据集的类型等。如果没有设置参数，将会加载所有可用的数据集，并返回`DatasetDict`对象，其中包含多个`Dataset`对象，每个对象对应一个数据集。

例如，以下代码将加载IMDB数据集的训练集和测试集：

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset('imdb', split=['train', 'test'])

此时返回的`dataset`对象为`DatasetDict`类型，包含两个`Dataset`对象，分别对应IMDB数据集的训练集和测试集。可以通过`dataset['train']`或`dataset['test']`来获取相应的`Dataset`对象。

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。