paddlenlp.datasets.load_dataset怎么加载我自己的数据集
时间: 2023-11-07 22:05:04 浏览: 66
您可以使用 PaddleNLP 中的 load_dataset 方法加载自己的数据集。使用 load_dataset 方法的基本语法如下:
```
import paddlenlp as ppnlp
dataset = ppnlp.datasets.load_dataset(dataset_name, splits)
```
其中,`dataset_name` 是要加载的数据集的名称,例如 `chnsenticorp` 或 `wmt14ende`。`splits` 参数表示要加载的数据集的分割值,例如 `train`、`dev` 或 `test`。
如果您要加载自己的数据集,您需要在本地定义一个数据集对象,并将其传递给 `load_dataset` 方法。您可以按照以下步骤进行操作:
1. 在本地定义一个数据集对象,其中包含您的数据集的路径、文件名和格式。
2. 使用 `paddlenlp.datasets.DatasetBuilder` 类来创建您的数据集对象。
3. 将您的数据集对象传递给 `load_dataset` 方法,以便加载您的数据集。
以下是一个示例代码,展示了如何加载自定义数据集:
```
import paddlenlp as ppnlp
from paddlenlp.datasets import DatasetBuilder
class MyCustomDataset(DatasetBuilder):
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.file_name = "my_dataset.tsv"
self.format = "tsv"
self.data_files = {
"train": ["data/train.tsv"],
"dev": ["data/dev.tsv"]
}
dataset = MyCustomDataset()
train_dataset = ppnlp.datasets.load_dataset(dataset, splits="train")
dev_dataset = ppnlp.datasets.load_dataset(dataset, splits="dev")
```
请注意,在上述代码中,我们定义了一个名为 `MyCustomDataset` 的自定义数据集对象,并提供了数据集的文件名、格式和路径。我们使用 `load_dataset` 方法来加载两个数据集对象:`train` 和 `dev`。您可以按照此代码的结构定义和加载自己的数据集。