我的数据共有八千多条,此时应该怎么做
时间: 2023-10-26 08:26:51 浏览: 28
如果你的数据集有8000多条,你可以将数据集分成多个较小的batch,并逐一对它们进行编码。具体来说,你可以将数据集划分为多个大小相等的子集,每个子集包含n条数据(n为你选择的batch size),然后对每个子集分别进行编码。这样可以减少对内存的需求,并且可以在较短的时间内处理完整个数据集。
以下是一个简单的示例代码,可以将数据集划分为大小为batch_size的多个子集,并对每个子集分别进行编码:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import numpy as np
# 加载MacBERT模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('hfl/chinese-macbert-base')
model = AutoModel.from_pretrained('hfl/chinese-macbert-base')
# 定义batch size和数据集
batch_size = 32
data = ["这是一个测试句子" for i in range(8000)] # 替换成你的数据集
# 将数据集分成多个batch
batches = [data[i:i+batch_size] for i in range(0, len(data), batch_size)]
# 对每个batch进行编码
vectors = []
for batch in batches:
inputs = tokenizer(batch, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
outputs = model(**inputs)
batch_vectors = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().detach().numpy()
vectors.append(batch_vectors)
# 将所有向量拼接成一个大矩阵
vectors = np.concatenate(vectors, axis=0)
```
在这个示例代码中,我们首先定义了batch size和数据集。然后,我们将数据集分成多个大小为batch_size的子集,并对每个子集分别进行编码。最后,我们将所有向量拼接成一个大矩阵。注意,我们使用了detach()方法将输出Tensor从计算图中分离出来,以减少内存占用。
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