torchtext.data.TabularDataset

时间: 2023-03-29 10:02:36 浏览: 298
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TabularDataset 是 PyTorch 中的一个数据集类，用于处理表格数据。它可以从 CSV、TSV、JSON 等格式的文件中读取数据，并将其转换为 PyTorch 中的 Tensor 类型，方便进行机器学习任务的训练和测试。
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train_data, test_data = torchtext.datasets.TabularDataset.splits( path='data/', train='train.csv', test='test.csv', format='csv', fields=[('text', text_field), ('label', label_field)] ) # 构建...

您可以按照以下步骤在torchtext中调用自己的数据集： 首先，将您的数据集转换为CSV格式或TSV格式，并确保每行都包含一个文本和其对应的标签。 使用torchtext.data.Field类定义文本和标签的预处理方式，例如分词、去除停用词、转换为小写等。 使用torchtext.data.TabularDataset类加载CSV或TSV文件，并指定文本和标签的字段。 使用torchtext.data.BucketIterator类将数据集划分为批次，并指定批次大小、排序方式等参数。 最后，您可以使用torchtext.vocab.Vectors类加载预训练的词向量，以提高模型的性能。 希望这些步骤能够帮助您在torchtext中成功调用自己的数据集！请用代码举个例子

from torchtext.data import Field, TabularDataset, BucketIterator # 定义文本和标签的预处理方式 TEXT = Field(tokenize='spacy', lower=True, include_lengths=True, batch_first=True) LABEL = Field...

pytorch==1.12.0，torchtext==0.13.0，升级这段代码from torchtext.legacy.data import Field, TabularDataset, BucketIterator # 最新版的torchtext from torchtext.data.metrics import bleu_score

from torchtext.data import Field, TabularDataset, BucketIterator 2. bleu_score度量现在位于torchtext.data.metrics模块中。修改为： python from torchtext.data.metrics import bleu_score 请...

from torchtext.data import Field, TabularDataset, BucketIterator

train_data, test_data = TabularDataset.splits(path='./data', train='train.csv', test='test.csv', format='csv', fields=fields) # 定义 Iterator batch_iterator = BucketIterator(train_data, batch_size=64...

module 'torchtext.data' has no attribute 'TabularDataset'

This error occurs when you are trying to use the TabularDataset class from the torchtext.data module, but it is not available in your version of TorchText. TabularDataset was introduced in ...

AttributeError: module 'torchtext.data' has no attribute 'TabularDataset'

AttributeError: module 'torchtext.data' has no attribute 'TabularDataset'的错误提示表明在torchtext.data模块中没有名为'TabularDataset'的属性或方法。 这个错误通常由以下几种情况引起： 1. 没有正确导入所需...

如何将自己下载的数据集添加到torchtext.data.Field里面？

可以使用torchtext.data.TabularDataset来读取自己下载的数据集，并将其转换为torchtext.data.Field所需的格式。具体步骤如下： 1. 定义自己的数据集格式，例如csv格式，包含多个字段，每个字段的名称和数据类型都...

torchtext.data.field报错ValueError: invalid literal for int() with base 10: '7.0'

train_data, valid_data, test_data = TabularDataset.splits( path='data', train='train.tsv', validation='valid.tsv', test='test.tsv', format='tsv', fields=fields) 这样就能够正确地将数据集中的字段...

from torchtext.legacy import data, 用SGD优化器的代码

train_data, val_data, test_data = TabularDataset.splits(path='path/to/data', train='train.csv', validation='val.csv', test='test.csv', format='csv', fields=[('text', TEXT), ('label', LABEL)]) ...

写出from torchtext.legacy import data, 用RNN优化器的代码

train_data, valid_data, test_data = TabularDataset.splits( path='path/to/data', train='train.csv', validation='valid.csv', test='test.csv', format='csv', fields=[('text', text_field), ('label', ...

# 构建 TorchText 数据集对象 train_dataset = data.TabularDataset(path='COLDataset/train.csv', format='csv', fields=[('TEXT', TEXT), ('label', LABEL)]) val_dataset = data.TabularDataset(path='COLDataset/dev.csv', format='csv', fields=[('TEXT', TEXT), ('label', LABEL)]) test_dataset = data.TabularDataset(path='COLDataset/test.csv', format='csv', fields=[('TEXT', TEXT), ('label', LABEL)]) train_data = list(train_dataset) val_data = list(val_dataset) test_data = list(test_dataset) # 使用预训练的词向量模型初始化嵌入层 TEXT.build_vocab(train_dataset, vectors="glove.6B.100d") LABEL.build_vocab(train_dataset) # 构建迭代器 batch_size = 64 train_iterator, val_iterator, test_iterator = data.BucketIterator.splits( (train_data, val_data, test_data), batch_sizes=(batch_size, batch_size, batch_size), sort_key=lambda x: len(x.TEXT), sort_within_batch=True )

2. 请确保您已经正确安装了TorchText和torchvision，您可以通过命令行输入 pip list 来查看已经安装的Python包。 3. 如果您的CSV文件中包含非ASCII字符，请确保您的文件编码格式为UTF-8。 4. 如果问题仍然存在，...
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from torchtext.data import Field, TabularDataset # 设置默认设备为CPU torch.set_device('cpu') # 或者在创建Field时指定 text_field = Field(tokenize='spacy', tokenizer_language='en_core_web_sm', device=...

在 '__init__.py | __init__.py' 中找不到引用 'TabularDataset'

from torchtext.data import TabularDataset 如果您已经导入了正确的模块并且仍然无法找到 'TabularDataset'，请检查您是否已经安装了相应的依赖包。您可以使用以下命令来安装 PyTorch 文本库（torchtext）： ...

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