date-time parsing function for loading the dataset

为了加载数据集，你需要编写一个解析日期时间的函数，以便将日期时间字符串转换为Python中的`datetime`对象。下面是一个示例函数：

from datetime import datetime

# 定义日期时间解析函数
def parse_date(date):
    return datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

该函数使用Python内置的`datetime`模块中的`strptime()`函数来解析日期时间字符串。`strptime()`函数的第一个参数是要解析的日期时间字符串，第二个参数是一个格式字符串，用于指定日期时间字符串的格式。在上面的示例函数中，格式字符串`'%Y-%m-%d %H:%M:%S'`表示日期时间字符串的格式为`年-月-日 时:分:秒`，例如`'2022-04-01 08:00:00'`。

你可以根据实际的日期时间字符串格式来修改格式字符串，以确保解析函数能够正确地解析日期时间字符串。

相关问题

vscode里怎么弄Command-line parsing library

在 VS Code 中使用 Command-line parsing library，需要先安装相应的库。常用的命令行解析库有 argparse 和 click，可以使用 pip 命令进行安装。

1. 在 VS Code 中打开终端，输入以下命令安装 argparse：

pip install argparse

2. 在 VS Code 中打开终端，输入以下命令安装 click：

pip install click

3. 在 Python 代码中导入相应的库，例如：

import argparse
import click

4. 根据库的文档，使用相应的 API 进行命令行解析，例如使用 argparse：

parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')
parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',
                    help='an integer for the accumulator')
parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',
                    const=sum, default=max,
                    help='sum the integers (default: find the max)')
args = parser.parse_args()

这段代码定义了一个接受一些整数参数的命令行程序，并且可以选择对这些整数求和或求最大值。

TAR: SQL Guided Pre-Training for Context-dependent Text-to-SQL Parsing 怎么训练数据，给出示例代码

以下是一个例子，展示如何使用TAR：SQL Guided Pre-Training来训练数据：

1.准备数据

首先，需要准备一个包含自然语言问题和对应的SQL查询的数据集。例如，以下是一个简单的数据集：

| Question | SQL Query |
| -------- | --------- |
| What is the name of the employee with ID 123? | SELECT name FROM employees WHERE id=123 |
| How much did the company earn in 2020? | SELECT SUM(revenue) FROM sales WHERE year=2020 |
| Show me the customers who have made at least 3 purchases. | SELECT customer_name FROM sales GROUP BY customer_name HAVING COUNT(*)>=3 |

2.预处理数据

接下来，需要使用TAR：SQL Guided Pre-Training的预处理工具对数据进行处理。以下是一个示例代码：

from transformers import AutoTokenizer
from tar.preprocessing import SQLDatasetProcessor

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('microsoft/TAR-1.0-SQL-GPT2')
processor = SQLDatasetProcessor(tokenizer=tokenizer)

train_data = processor.process(file_path='train_data.csv')
dev_data = processor.process(file_path='dev_data.csv')

其中，`train_data.csv`和`dev_data.csv`是包含问题和SQL查询的数据集文件。

3.训练模型

接下来，可以使用TAR：SQL Guided Pre-Training来训练模型。以下是一个示例代码：

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, TrainingArguments, Trainer
from tar.configs import SQLConfig
from tar.tasks import SQLTask

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('microsoft/TAR-1.0-SQL-GPT2')
config = SQLConfig.from_pretrained('microsoft/TAR-1.0-SQL-GPT2')
task = SQLTask(model=model, config=config)

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    evaluation_strategy='steps',
    eval_steps=100,
    save_total_limit=10,
    learning_rate=1e-4,
    per_device_train_batch_size=2,
    per_device_eval_batch_size=2,
    num_train_epochs=10,
    weight_decay=0.01,
    push_to_hub=False,
)

trainer = Trainer(
    model=task,
    args=training_args,
    train_dataset=train_data,
    eval_dataset=dev_data,
)

trainer.train()

此代码将使用TAR：SQL Guided Pre-Training来训练模型，使用训练数据集`train_data`和开发数据集`dev_data`。其中，`TrainingArguments`是训练参数，可以根据需要进行修改。

4.使用模型

最后，可以使用训练好的模型来进行文本到SQL查询的转换。以下是一个示例代码：

from transformers import AutoTokenizer
from tar.tasks import SQLTask

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('microsoft/TAR-1.0-SQL-GPT2')
model = SQLTask.from_pretrained('results/checkpoint-1000')

text = 'What is the name of the employee with ID 123?'
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(inputs['input_ids'])

sql_query = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(sql_query)

此代码将使用训练好的模型`model`，将自然语言问题`text`转换为对应的SQL查询。结果将打印出来。