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NLP-transformer学习：（6）dataset 加载与调用

平常其实也经常进行trainning等等，但是觉得还是觉得要补补基础，所以静下心，搞搞基础联系
本章节基于 NLP-transformer学习：（5）讲解了如何做一个简单的训练和模型迁移，这里实践一个长用的dataset

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文章目录

• NLP-transformer学习：（6）dataset 加载与调用
• • @[TOC](文章目录)
• 1 什么是datasets
• 2 datasets 实战
• • 2.1 基础操作
• 2.2 加载某一任务或某一部分
• 2.3 数据划分
• • 2.4 数据选取和过滤
  • 2.4 数据映射
  • 2.5 数据保存与加载

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

1 什么是datasets

地址：https://huggingface.co/datasets

datasets言而简之就是加载数据集用的
使用之前需要：
pip install datasets
有些特殊的库需要
pip install datasets[vision]
pip install datasets[audio]

2 datasets 实战

2.1 基础操作

加载代码如下：

# if the py name is datasets, the import action will first use the current file 
# not the datasets installed by pip
# for example you may meet the error: will be "NameError: name 'load_dataset' is not defined"from datasets import *if __name__ == "__main__":# add a datasetdata_set = load_dataset("madao33/new-title-chinese")print(data_set)print("------------------------------")print("train[0]:")print(data_set["train"][0])print("------------------------------")print("train[:2]:")print(data_set["train"][:2])print("------------------------------")print("train[\"tile\"][:5]:")print(data_set["train"]["title"][:5])print("------------------------------")

这里注意的是，使用的python 文件名不能是“datasets”即重名，不然会首先找当前文件，然后报错：
NameError: name ‘load_dataset’ is not defined
当改为非datasets 名字后就可以看到数据加载

可以看到这个数据集中只有训练和验证数据集。

然后我们使用一些切片用法可以看到期望结果：

2.2 加载某一任务或某一部分

（1）加载某个任务
datasets 部分数据中不是只有数据还包含了很多任务
对于super_gule，这个datasets 是一个 任务的集合，如果我们要添加某一任务

我们可以这样做，代码如下：

# if the py name is datasets, the import action will first use the current file 
# not the datasets installed by pip
# for example you may meet the error: will be "NameError: name 'load_dataset' is not defined"from datasets import *if __name__ == "__main__":# add specific taskboolq_dataset = load_dataset("super_glue", "boolq",trust_remote_code=True)print(boolq_dataset)

注意这里有个小细节，如果写成自动化代码时，可以加加上信任主机，这样就不用再敲入一个y

（2）加载某个部分（也叫某个划分）
load_dataset 支持加载某个部分，并且对某个部分进行切片，且切片还可以用%描述，但不能用小数描述

# if the py name is datasets, the import action will first use the current file 
# not the datasets installed by pip
# for example you may meet the error: will be "NameError: name 'load_dataset' is not defined"from datasets import *if __name__ == "__main__":## add a dataset#data_set = load_dataset("madao33/new-title-chinese")#print(data_set)## add specific task#boolq_dataset = load_dataset("super_glue", "boolq",trust_remote_code=True)#print(boolq_dataset)dataset = load_dataset("madao33/new-title-chinese", split="train")print("train:") print(dataset)dataset = load_dataset("madao33/new-title-chinese", split="train[10:100]")print("train 10:100:") print(dataset)dataset = load_dataset("madao33/new-title-chinese", split="train[10%:50%]")print("train 10%:100%:") print(dataset)dataset = load_dataset("madao33/new-title-chinese", split=["train[:40%]", "train[40%:]"])print("train 40% and 60%:") print(dataset)

运行结果：

2.3 数据划分

这个dataset 自带了个调整比例的 函数：train_test_split

# if the py name is datasets, the import action will first use the current file 
# not the datasets installed by pip
# for example you may meet the error: will be "NameError: name 'load_dataset' is not defined"from datasets import *if __name__ == "__main__":datasets = load_dataset("madao33/new-title-chinese")print("origin train datasets:")print(datasets["train"])print("-----------------")print("make train set as test 0.1:")dataset = datasets["train"]print(dataset.train_test_split(test_size=0.1))print("-----------------")print("stratify:")boolq_dataset = load_dataset("super_glue", "boolq",trust_remote_code=True)dataset = boolq_dataset["train"]print(dataset.train_test_split(test_size=0.1, stratify_by_column="label"))# 分类数据集可以按照比例划分print("-----------------")

运行结果：
这里 test_size = 0.1 指，将训练数据的 0.1 用作test，即585 = 5850 × 0.1
stratify: 这样可以均衡数据

2.4 数据选取和过滤

from datasets import *if __name__ == "__main__":datasets = load_dataset("madao33/new-title-chinese")# 选取filter_res = datasets["train"].select([0, 1])print("select:")print(filter_res["title"][:5])# 过滤filter_dataset = datasets["train"].filter(lambda example: "中国" in example["title"])print("filter:")print(filter_dataset["title"][:5])

结果：

2.4 数据映射

数据映射，就是我们写一个函数，然后对数据集中的每个数据都做这样的处理
（1）将个每个数据处理下，这里举例家了前缀
代码：

from datasets import load_datasetdef add_prefix(example):example["title"] = 'Prefix: ' + example["title"]return exampleif __name__ == "__main__":datasets = load_dataset("madao33/new-title-chinese")prefix_dataset = datasets.map(add_prefix)print(prefix_dataset["train"][:10]["title"])

运行结果：
可以看到和期望一样，将每个title 加了个”prefix“

（2）将每个数据做tokenizer

from datasets import *
from transformers import AutoTokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
def preprocess_function(example, tokenizer = tokenizer):model_inputs = tokenizer(example["content"], max_length = 512, truncation = True)labels = tokenizer(example["title"], max_length=32, truncation=True)# label就是title编码的结果model_inputs["labels"] = labels["input_ids"]return model_inputsif __name__ == "__main__":processed_datasets = datasets.map(preprocess_function)print("train:")print(processed_datasets["train"][:5])print("validation:")print(processed_datasets["validation"][:5])

结果可以看到，数据已经和前几章讲的类似，变成了token。
运行结果：

2.5 数据保存与加载

from datasets import *
from transformers import AutoTokenizerif __name__ == "__main__":datasets = load_dataset("madao33/new-title-chinese")processed_datasets = datasets.map(preprocess_function)print("from web:") print(processed_datasets["validation"][:2])processed_datasets = datasets.map(preprocess_function)processed_datasets.save_to_disk("./processed_data")processed_datasets = load_from_disk("./processed_data")print("from local:") print(processed_datasets["validation"][:2])

结果：