model_inputs
时间: 2024-05-18 17:14:32 浏览: 16
"model_inputs" 可以指代神经网络模型中的输入数据,这些数据可以是文本、图像、声音等不同形式的数据。在自然语言处理任务中,"model_inputs" 通常指代输入文本数据,例如对话系统中用户输入的文本。这些文本数据需要进行预处理和编码,才能作为神经网络模型的输入。通常情况下,"model_inputs" 是一个张量(tensor)或一个序列(sequence),其形状和长度可能因任务而异。
相关问题
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
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。
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。
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