train_data, dev_data, test_data = build_dataset(config)

时间: 2023-09-17 09:08:24 浏览: 139
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训练数据集，测试数据集

这段代码的作用是调用`build_dataset()`函数，构建训练、开发和测试数据集。具体来说，代码中传入了参数`config`，该参数是一个BertConfig对象，用于配置数据集的相关参数，比如数据集文件路径、最大序列长度、词表等。`build_dataset()`函数会根据这些参数读取相应的数据集文件，并根据最大序列长度对文本进行截断或填充，最终返回三个数据集对象：`train_data`、`dev_data`和`test_data`。这些数据集对象通常是使用PyTorch中的`DataLoader`类进行批量式训练和评估的输入数据。
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本资料包“marketBasket.rar_Data mining_dataset”就是一个典型的数据挖掘用例，其中包含了一个名为“marketBasket.arff”的文件，它是用于市场购物篮分析的数据集。 “arff”文件格式是WEKA（一个流行的数据挖掘...

# build dataset train_dataset = NERDataset(word_train, label_train, config) dev_dataset = NERDataset(word_dev, label_dev, config) # get dataset size train_size = len(train_dataset) # build data_loader train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn) dev_loader = DataLoader(dev_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=dev_dataset.collate_fn) # Prepare model device = config.device model = BertNER.from_pretrained(config.bert_model, num_labels=len(config.label2id)) model.to(device)

上述代码是基于PyTorch框架构建命名实体识别模型的代码。它通过调用NERDataset类来构建训练集和验证集，并使用DataLoader类来创建数据批次，方便模型的训练和验证。同时，代码中使用了预训练的BERT模型，并根据标签...

简化代码：train_data_ratio = 0.5 train_data_len = int(data_len * train_data_ratio) train_x = dataset[:train_data_len, 0] train_y = dataset[:train_data_len, 1] t_for_training = t[:train_data_len] test_x = dataset[train_data_len:, 0]

test_x = dataset[train_data_len:, 0] 其中，train_data_ratio 是训练集所占比例，train_data_len 是训练集的长度。train_x 和 train_y 分别代表训练集的自变量和因变量，t_for_training 是训练集...

修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) 请注意，我做了以下修改： 1. 移除了不需要的导入语句。 2. 修复了变量名拼写错误。 3. 移除了重复...

def load_dataset(text_field, label_field, args, **kwargs): train_dataset, dev_dataset = dataset.get_dataset('data', text_field, label_field) if args.static and args.pretrained_name and args.pretrained_path: vectors = load_word_vectors(args.pretrained_name, args.pretrained_path) text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset, vectors=vectors) else: text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) label_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) train_iter, dev_iter = data.Iterator.splits( (train_dataset, dev_dataset), batch_sizes=(args.batch_size, len(dev_dataset)), sort_key=lambda x: len(x.text), **kwargs) return train_iter, dev_iter

这段代码定义了一个函数load_dataset，用于加载和处理数据集。 函数的输入包括text_field和label_field，它们是用于定义文本字段和标签字段的对象。args是包含一些参数的对象。**kwargs则用于接收其他可...

# 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 )

这段代码看起来没有问题。请检查以下几个方面，看看是否能够解决问题： 1. 请检查您的数据集文件路径是否正确，以及是否存在对应的文件。 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...

ran_data = dataset train_size = int(len(ran_data)*0.7) test_size = len(ran_data)-train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(ran_data, [train_size, test_size])

其中，train_size 表示训练集的大小（占比），test_size 表示测试集的大小（占比）。 请注意，在使用 torch.utils.data.random_split 函数时，ran_data 必须是一个 dataset 对象，而不是一个普通的列表。...

from sklearn.model_selection import train_test_split triplet_dataset_sub_song_merged_set = triplet_dataset_sub_song_merged train_data,test_data = train_test_split(triplet_dataset_sub_song_merged_set, test_size=0.4,random_state=0)

其中，triplet_dataset_sub_song_merged_set是数据集，train_test_split()函数将数据集按比例进行划分，生成训练集(train_data)和测试集(test_data)。其中test_size参数指定了测试集所占比例，random_state参数指定...

def get_train_loader(engine, dataset, s3client=None): data_setting = {'img_root': config.img_root_folder, 'gt_root': config.gt_root_folder, 'hha_root':config.hha_root_folder, 'mapping_root': config.mapping_root_folder, 'train_source': config.train_source, 'eval_source': config.eval_source} train_preprocess = TrainPre(config.image_mean, config.image_std) train_dataset = dataset(data_setting, "train", train_preprocess, config.batch_size * config.niters_per_epoch, s3client=s3client) train_sampler = None is_shuffle = True batch_size = config.batch_size if engine.distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler( train_dataset) batch_size = config.batch_size // engine.world_size is_shuffle = False train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=config.num_workers, drop_last=True, shuffle=is_shuffle, pin_memory=True, sampler=train_sampler) return train_loader, train_sampler这段代码是什么意思

函数接收三个参数：engine表示训练引擎，dataset表示加载数据的数据集，s3client是一个用于访问AWS S3的客户端对象。 函数内部会根据不同的参数设置对数据进行预处理和组织，并构建一个数据加载器和采样器。其中...

ran_data = dataset for i in range(len(ran_data)); print(ran_data[i]) train_size= int(len(ran_data)*0.7) test_size=len(ran_data)-train_size train_dataset,test_dataset=torch.utils.data.random_split(ran_data,[train_size, test_size])

train_dataset, test_dataset = random_split(ran_data, [train_size, test_size]) for data in train_dataset: print(data) for data in test_dataset: print(data) 这样您可以将 ran_data 数据集随机...

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

其中 train_dataset 和 test_dataset 分别代表训练集和测试集，root 参数指定了数据集的根目录，transform 参数指定了数据集的预处理方式，ToTensor() 方法将数据集中的图片转换为 Tensor 格式。train_loader 和 ...

custom_dataset = MyDataSet(random_data) for i in range(len(custom_dataset)): print(custom_dataset[i]) train_size = int(len(custom_dataset) * 0.7) test_size = len(custom_dataset) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(custom_dataset, [train_size, test_size])

最后，将划分后的训练集和测试集分别赋值给了 train_dataset 和 test_dataset 变量。 通过这段代码，您可以实现将自定义数据集划分为训练集和测试集的功能。 希望这个解释对您有所帮助！如果您还有其他问题，...

class GraPaperKNN(object): num_classes = 6 def __init__(self, sample_length, data_dir, InputType, task): self.sample_length = sample_length self.data_dir = data_dir self.InputType = InputType self.task = task def data_preprare(self): # load the datasets list_data = get_files(self.sample_length, self.data_dir, self.InputType, self.task) train_dataset, val_dataset = train_test_split(list_data, test_size=0.20, random_state=40) return train_dataset, val_dataset什么意思

这段代码定义了一个名为 GraPaperKNN 的类，它有一个属性 num_classes 等于6，一个构造函数 __init__，以及一个方法 data_prepare。 在构造函数中，它接受四个参数：sample_length，data_dir，InputType 和 task，...

def get_loader(data_name, img_size=256, batch_size=8, split='test', is_train=False, dataset='CDDataset'): dataConfig = data_config.DataConfig().get_data_config(data_name) root_dir = dataConfig.root_dir label_transform = dataConfig.label_transform什么意思

这段代码定义了一个名为get_loader的函数，它的参数包括data_name（数据集名称）、img_size（图像大小）、batch_size（批处理大小）、split（数据集划分方式）、is_train（是否为训练集）和dataset（数据集类型）。...

train_ds = load_dataset(read, data_path='formated_train.txt',lazy=False) test_ds = load_dataset(read, data_path='formated_test.txt',lazy=False) dev_ds = load_dataset(read, data_path='formated_test.txt',lazy=False)解读

这段代码使用了 load_dataset 函数从文件中加载数据集，将其分别存储为 train_ds, test_ds, dev_ds 三个变量中。其中 data_path 参数指定了数据集所在的路径，lazy 参数指定是否立即加载数据集。 这里...

setup_seed(args.seed) start_time = time.time() print("Loading data...") vocab, train_data, dev_data, test_data = build_dataset(config, args.word) # load 加载数据集 vali_acc_list, test_acc_list = [], [] vali_pre_ma_list, test_pre_ma_list = [], [] vali_rec_ma_list, test_rec_ma_list = [], [] vali_F1_ma_list, test_F1_ma_list = [], []

4. vocab, train_data, dev_data, test_data = build_dataset(config, args.word): 这行代码调用了一个名为 build_dataset 的函数，并传入 config 和 args.word 作为参数。该函数的作用是根据提供的配置和...

如何用我的.csv文件替换下列python代码中的数据集，其中我的.csv文件含有四个变量的四列数据。 #code-4-3.py #Simple Linear Regression from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. model_selection import train_test_split dataset = load_boston() x_data = dataset.data # 导入所有特征变量 y_data = dataset.target # 导入目标值（房价） name_data = dataset.feature_names #导入特征 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data,test_size= 0.25,random_state= 1001) x_data_train = x_train[:, 5].reshape(-1, 1)#选取前400个样本作为训练集 y_data_train = y_train.reshape(-1, 1) x_data_test = x_test[:, 5].reshape(-1, 1)#选取剩余的样本作为训练集 y_data_test = y_test.reshape(-1, 1) simple_model = LinearRegression() #创建线性回归估计器实例 simple_model.fit(x_data_train,y_data_train)#用训练数据拟合模型 y_data_test_p = simple_model.predict(x_data_test)#用训练的模型对测试集进行预测 plt.subplot(1, 1, 1) plt.scatter(x_data_test,y_data_test,s = 20, color="r") plt.scatter(x_data_test,y_data_test_p,s = 20, color="b") plt.xlabel('Room Number') plt.ylabel('Price') plt.title(name_data[5]) plt.show() r_squared = simple_model.score(x_data_test, y_data_test) print('R2') print(r_squared)

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data,test_size= 0.25,random_state= 1001) x_data_train = x_train[:, 5].reshape(-1, 1) y_data_train = y_train.reshape(-1, 1) x_data_test = x_...

train_data = datasets.ImageFolder(training_dir, transform=transform) test_data = datasets.ImageFolder(validation_dir, transform=transform) batch_size = 48 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) print() print('Size of Training dataset: ', (len(train_loader.dataset))) print('Size of Testing dataset: ', (len(test_loader.dataset))) print()

这段代码定义了训练和测试数据集，并设置了batch_size为48。...接着，通过torch.utils.data.DataLoader函数将数据集转换成可迭代的数据加载器，用于训练和测试模型。最后，输出训练集和测试集的大小。

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