paddle框架下paddlenlp.datasets.dataset.MapDataset数据类型如何读取
时间: 2023-12-14 13:38:15 浏览: 125
您可以使用以下代码来读取paddlenlp.datasets.dataset.MapDataset数据类型:
```python
import paddlenlp.datasets as datasets
# 定义数据集合并函数
def collate_fn(data):
...
# 加载数据集
train_dataset = datasets.load_dataset('lmdb', data_files='/path/to/train.lmdb', split='train', lazy=False)
dev_dataset = datasets.load_dataset('lmdb', data_files='/path/to/dev.lmdb', split='dev', lazy=False)
# 映射函数
def map_func(data):
# 进行数据处理
# 对数据集应用映射函数
train_dataset = train_dataset.map(map_func, lazy=False)
dev_dataset = dev_dataset.map(map_func, lazy=False)
# 将 MapDataset 数据集转换为 IterableDataset 数据集
train_dataset = train_dataset.to_map_style_dataset()
dev_dataset = dev_dataset.to_map_style_dataset()
# 定义 DataLoader
train_loader = paddle.io.DataLoader(
train_dataset,
batch_size=args.batch_size,
shuffle=True,
num_workers=args.num_workers,
collate_fn=collate_fn
)
dev_loader = paddle.io.DataLoader(
dev_dataset,
batch_size=args.batch_size,
shuffle=False,
num_workers=args.num_workers,
collate_fn=collate_fn
)
```
在上面的代码中,我们首先使用 `paddlenlp.datasets.load_dataset()` 函数加载数据集,然后通过定义映射函数 `map_func()` 对数据集进行处理,并最终将 MapDataset 数据集转换为 IterableDataset 数据集,使用 `paddle.io.DataLoader()` 函数定义 DataLoader。同时可以使用 `collate_fn()` 对样本进行处理和合并。
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