def file_based_input_fn_builder(input_file, seq_length, is_training, drop_remainder):变为pytorch

时间: 2023-09-12 12:12:35 浏览: 57
在 PyTorch 中,数据的输入通常使用 `DataLoader` 加载数据集,而不是直接传递输入文件路径。因此,我们需要使用 `Dataset` 对象来包装数据集,然后将其传递给 `DataLoader`。以下是一个简单的示例,将 `file_based_input_fn_builder` 函数转换为 PyTorch 版本的代码: ```python import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class MyDataset(Dataset): def __init__(self, input_file, seq_length): # 读取输入文件并处理为模型输入格式 self.examples = [] def __len__(self): return len(self.examples) def __getitem__(self, index): # 返回模型输入数据和对应的标签 return input_ids, attention_mask, token_type_ids, label def collate_fn(batch): # 将多个样本拼接成一个 batch input_ids_batch = torch.tensor([example[0] for example in batch], dtype=torch.long) attention_mask_batch = torch.tensor([example[1] for example in batch], dtype=torch.long) token_type_ids_batch = torch.tensor([example[2] for example in batch], dtype=torch.long) label_batch = torch.tensor([example[3] for example in batch], dtype=torch.long) return input_ids_batch, attention_mask_batch, token_type_ids_batch, label_batch def file_based_input_fn_builder(input_file, seq_length, is_training, drop_remainder): dataset = MyDataset(input_file, seq_length) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=is_training, collate_fn=collate_fn, drop_last=drop_remainder) return dataloader ``` 在 PyTorch 中,我们通常会定义一个 `Dataset` 类来处理数据集,并在 `__getitem__` 方法中返回一条数据。然后,我们使用 `DataLoader` 类将多个样本拼接成一个 batch,并在 `collate_fn` 函数中进行处理。最后,我们将 `Dataset` 和 `DataLoader` 封装到一个函数中,为模型提供数据输入。

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