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huggingface的transformers与datatsets的安装与使用

时间：2024-09-28 15:18:37浏览次数：7  
标签：transformers tokenizer text huggingface label train datatsets dataset True

目录

1.安装 

2.分词

2.1tokenizer.encode（） 

2.2tokenizer.encode_plus （）

2.3tokenizer.batch_encode_plus（） 

3.添加新词或特殊字符

 3.1tokenizer.add_tokens（）

3.2 tokenizer.add_special_tokens（）

 4.datasets的使用

4.1加载datasets 

4.2从dataset中取数据 

 4.3对datasets中的label排序

4.4打乱数据

4.5select   选择指定位置的数据 

4.6过滤

4.7切分训练集和测试集

4.8分桶 

4.9列的重命名 

4.10删除列 

4.11map（）函数， 统一在相同位置添加相同信息

4.12设置格式 

4.13导出与加载csv这种常见格式

 

4.14导出与加载json这种常见格式 

 

1.安装 

#安装python语句

pip install transformers -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install datasets -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

#在jupyter notebook中 安装语句

!pip install transformers -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

!pip install datasets -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.分词

2.1tokenizer.encode（） 

from transformers import BertTokenizer

#本地磁盘加载bert-base-chinese预训练词向量模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path=r'E:\ALOT\10_deep_learning\data\bert-base-chinese',
    cache_dir=None,   #有无缓存目录
    fore_download=False  #需不需要下载
)


sents = [
    '选择珠江花园的原因就是方便。',
    '笔记本的键盘确实爽。',
    '房间太小。其他的都一般。',
    '今天才知道这书还有第6卷,真有点郁闷.',
    '机器背面似乎被撕了张什么标签，残胶还在。',
]


out = tokenizer.encode(
    text=sents[0],
    text_pair=sents[1],
    #句子长度>max_length时， 进行截断操作
    truncation=True,
    #句子长度不够就统一拼接
    padding='max_length',
    add_special_tokens=True,  #添加特殊字符，如<pad>、<unk>.....
    max_length=30,
    #默认None返回一个列表， 或者选择 tf（tensflow），pt(pytorch)， np(numpy)
    return_tensors=None
)


print(out)


[101, 6848, 2885, 4403, 3736, 5709, 1736, 4638, 1333, 1728, 2218, 3221, 3175, 912, 511, 102, 5011, 6381, 3315, 4638, 7241, 4669, 4802, 2141, 4272, 511, 102, 0, 0, 0]
tokenizer.decode(out)

 '[CLS] 选 择 珠 江 花 园 的 原 因 就 是 方 便 。 [SEP] 笔 记 本 的 键 盘 确 实 爽 。 [SEP] [PAD] [PAD] [PAD]'

2.2tokenizer.encode_plus （）

#增强版编码endoce函数
out = tokenizer.encode_plus(
    text=sents[0],
    text_pair=sents[1],
    truncation=True,
    padding='max_length',
    add_special_tokens=True,
    max_length=15,
    return_tensors=None,
    
    #增强版的增加的参数
    return_token_type_ids=True,  #标记0是第一句话；标记1是第二句话
    return_attention_mask=True,
    return_special_tokens_mask=True,  #返回特殊符号的标识
    return_length=True  #返回length标识长度
)


for k, v in out.items():
    print(k,':', v)

input_ids : [101, 6848, 2885, 4403, 3736, 5709, 1736, 4638, 1333, 1728, 2218, 3221, 3175, 912, 511, 102, 5011, 6381, 3315, 4638, 7241, 4669, 4802, 2141, 4272, 511, 102, 0, 0, 0]
token_type_ids : [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]
special_tokens_mask : [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]
attention_mask : [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]
length : 30

print(out)  #多输出会变成字典
{'input_ids': [101, 6848, 2885, 4403, 3736, 5709, 1736, 4638, 1333, 1728, 2218, 3221, 3175, 912, 511, 102, 5011, 6381, 3315, 4638, 7241, 4669, 4802, 2141, 4272, 511, 102, 0, 0, 0], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], 'special_tokens_mask': [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], 'length': 30}

2.3tokenizer.batch_encode_plus（） 

#批量编码句子
out_batch_encode = tokenizer.batch_encode_plus(
    batch_text_or_text_pairs=[sents[0], sents[1], sents[2]],
    truncation=True,
    padding='max_length',
    add_special_tokens=True,
    max_length=50,
    return_tensors=None,
    
    #增强版的增加的参数
    return_token_type_ids=True,  #标记0是第一句话；标记1是第二句话, 1后面的0表示第二句话补充的pad
    return_attention_mask=True,
    return_special_tokens_mask=True,  #返回特殊符号的标识
    return_length=True  #返回length标识长度
)


for k, v in out_batch_encode.items():
    print(k, ':', v)
input_ids : [[101, 6848, 2885, 4403, 3736, 5709, 1736, 4638, 1333, 1728, 2218, 3221, 3175, 912, 102], [101, 5011, 6381, 3315, 4638, 7241, 4669, 4802, 2141, 4272, 511, 102, 0, 0, 0], [101, 2791, 7313, 1922, 2207, 511, 1071, 800, 4638, 6963, 671, 5663, 511, 102, 0]]
token_type_ids : [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
special_tokens_mask : [[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]]
length : [15, 12, 14]
attention_mask : [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0]]

tokenizer.decode(out_batch_encode['input_ids'][0]), tokenizer.decode(out_batch_encode['input_ids'][1])

('[CLS] 选 择 珠 江 花 园 的 原 因 就 是 方 便 [SEP]',
 '[CLS] 笔 记 本 的 键 盘 确 实 爽 。 [SEP] [PAD] [PAD] [PAD]')

#编码批量成对的句子
out_batch_encode_2 = tokenizer.batch_encode_plus(
    batch_text_or_text_pairs=[(sents[0], sents[1]), (sents[2], sents[3])],
    truncation=True,
    padding='max_length',
    add_special_tokens=True,
    max_length=30,
    return_tensors=None,
    
    #增强版的增加的参数
    return_token_type_ids=True,  #标记0是第一句话；标记1是第二句话, 1后面的0表示第二句话补充的pad
    return_attention_mask=True,
    return_special_tokens_mask=True,  #返回特殊符号的标识
    return_length=True  #返回length标识长度
)


for k, v in out_batch_encode_2.items():
    print(k, ':', v)

input_ids : [[101, 6848, 2885, 4403, 3736, 5709, 1736, 4638, 1333, 1728, 2218, 3221, 3175, 912, 511, 102, 5011, 6381, 3315, 4638, 7241, 4669, 4802, 2141, 4272, 511, 102, 0, 0, 0], [101, 2791, 7313, 1922, 2207, 511, 1071, 800, 4638, 6963, 671, 5663, 511, 102, 791, 1921, 2798, 4761, 6887, 6821, 741, 6820, 3300, 5018, 127, 1318, 117, 4696, 3300, 102]]
token_type_ids : [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]
special_tokens_mask : [[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]]
length : [27, 30]
attention_mask : [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]
len(vocab)

 21128

'手机' in vocab

 False

3.添加新词或特殊字符

 3.1tokenizer.add_tokens（）

#添加新词
tokenizer.add_tokens(new_tokens=['你好', '手机'])

 2

3.2 tokenizer.add_special_tokens（）

#添加新字符
tokenizer.add_special_tokens({'eos_token':'[EOS]'})
vocab = tokenizer.get_vocab()  #获取词汇表
len(vocab)

 21131

'你好' in vocab

True

#用get查询不存在的词，不会报错
vocab.get('你好')  #获取查询词的索引

#查询不存在的词，会报错
vocab['你好']   vocab['你好']

 21128

#编码新添加的词
out_new_add_word_encode = tokenizer.encode(text='你好的手机[EOS]',
    text_pair=None,
    truncation=True,
    #句子长度不够就统一拼接
    padding='max_length',
    add_special_tokens=True,  #添加特殊字符，如<pad>、<unk>.....
    max_length=10,
    #默认None返回一个列表， 或者选择 tf（tensflow），pt(pytorch)， np(numpy)
    return_tensors=None
)


print(out_new_add_word_encode)

 [101, 21128, 4638, 21129, 21130, 102, 0, 0, 0, 0]

tokenizer.decode(out_new_add_word_encode)

 '[CLS] 你好 的 手机 [EOS] [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD]'

 4.datasets的使用

#从镜像网站下载的datasets 本地磁盘加载方式一
#网址：seamew/ChnSentiCorp at mainseamew/ChnSentiCorp at mainseamew/ChnSentiCorp at main 

4.1加载datasets 

from datasets import load_dataset

datasets = load_dataset(path=r'E:\ALOT\10_deep_learning\data\Chn')

datasets
DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['label', 'text'],
        num_rows: 9600
    })
    validation: Dataset({
        features: ['label', 'text'],
        num_rows: 1200
    })
    test: Dataset({
        features: ['label', 'text'],
        num_rows: 1200
    })
})

#从学习课件资料的datasets 本地磁盘加载方式二 

# from datasets import load_dataset
# #直接从官网下载datasets
# dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp')

# #保存数据集到磁盘
# #注意：上面的加载数据要成功运行才可以执行保存
# dataset.save_to_disk(dataset_dict_path='../data/ChnSentiCorp')
from datasets import load_from_disk

dataset = load_from_disk(r'E:\ALOT\10_deep_learning\data\ChnSentiCorp')


dataset
DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['text', 'label'],
        num_rows: 9600
    })
    validation: Dataset({
        features: ['text', 'label'],
        num_rows: 1200
    })
    test: Dataset({
        features: ['text', 'label'],
        num_rows: 1200
    })
})

4.2从dataset中取数据 

#按照字典的方法取数据
dataset_train = dataset['train']


dataset_train   #可迭代的Dataset对象，像列表一样用索引获取数据

Dataset({
    features: ['text', 'label'],
    num_rows: 9600
})
dataset_train[0]

{'text': '选择珠江花园的原因就是方便，有电动扶梯直接到达海边，周围餐馆、食廊、商场、超市、摊位一应俱全。酒店装修一般，但还算整洁。 泳池在大堂的屋顶，因此很小，不过女儿倒是喜欢。 包的早餐是西式的，还算丰富。 服务吗，一般',
 'label': 1}
type(dataset_train)
datasets.arrow_dataset.Dataset

 4.3对datasets中的label排序

#排序
print(dataset_train['label'])  #标签是乱码的

输出太多，展示部分

[1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1,]

#对标签排序
dataset_sorted = dataset_train.sort('label')

dataset_sorted

Dataset({
    features: ['text', 'label'],
    num_rows: 9600
})
print(dataset_sorted[:5])

{'text': ['房间太小。其他的都一般。。。。。。。。。', '1.接电源没有几分钟,电源适配器热的不行. 2.摄像头用不起来. 3.机盖的钢琴漆，手不能摸，一摸一个印. 4.硬盘分区不好办.', '机器背面似乎被撕了张什么标签，残胶还在。但是又看不出是什么标签不见了，该有的都在，怪', '呵呵，虽然表皮看上去不错很精致，但是我还是能看得出来是盗的。但是里面的内容真的不错，我妈爱看，我自己也学着找一些穴位。', '这本书实在是太烂了,以前听浙大的老师说这本书怎么怎么不对,哪些地方都是误导的还不相信,终于买了一本看一下,发现真是~~~无语,这种书都写得出来'], 'label': [0, 0, 0, 0, 0]}
print(dataset_sorted['label'][:5])  #前5条数据的标签
[0, 0, 0, 0, 0]

print(dataset_sorted['text'][:5])  #前5条数据的文本

['房间太小。其他的都一般。。。。。。。。。', '1.接电源没有几分钟,电源适配器热的不行. 2.摄像头用不起来. 3.机盖的钢琴漆，手不能摸，一摸一个印. 4.硬盘分区不好办.', '机器背面似乎被撕了张什么标签，残胶还在。但是又看不出是什么标签不见了，该有的都在，怪', '呵呵，虽然表皮看上去不错很精致，但是我还是能看得出来是盗的。但是里面的内容真的不错，我妈爱看，我自己也学着找一些穴位。', '这本书实在是太烂了,以前听浙大的老师说这本书怎么怎么不对,哪些地方都是误导的还不相信,终于买了一本看一下,发现真是~~~无语,这种书都写得出来']
print(dataset_sorted['label'][-5:])  #最后5条数据的标签

[1, 1, 1, 1, 1]

4.4打乱数据

#打乱数据
#shuffle
dataset_shuffle=dataset_sorted.shuffle(seed=10)  #seed=10随机种子，将打乱之后的顺序固定


print(dataset_shuffle['label'][:5])

[0, 1, 0, 0, 0]

4.5select   选择指定位置的数据 

#select   选择指定位置的数据
dataset_select = dataset_train.select([0, 10, 20, 30, 40, 50])


dataset_select

Dataset({
    features: ['text', 'label'],
    num_rows: 6
})
dataset_select[0]

{'text': '选择珠江花园的原因就是方便，有电动扶梯直接到达海边，周围餐馆、食廊、商场、超市、摊位一应俱全。酒店装修一般，但还算整洁。 泳池在大堂的屋顶，因此很小，不过女儿倒是喜欢。 包的早餐是西式的，还算丰富。 服务吗，一般',
 'label': 1}

4.6过滤

#过滤
#filter （） 里面需要放一个函数来过滤

def f(data):
    return data['text'].startswith('选择')

start_with_ar = dataset_train.filter(f)
len(start_with_ar), start_with_ar['text']

(2,
 ['选择珠江花园的原因就是方便，有电动扶梯直接到达海边，周围餐馆、食廊、商场、超市、摊位一应俱全。酒店装修一般，但还算整洁。 泳池在大堂的屋顶，因此很小，不过女儿倒是喜欢。 包的早餐是西式的，还算丰富。 服务吗，一般',
  '选择的事例太离奇了，夸大了心理咨询的现实意义，让人失去了信任感！如果说这样写的效果能在一开始抓住读者的眼球，但是看到案例主人公心理问题的原因解释时就逐渐失去了兴趣，反正有点拣了芝麻丢了西瓜的感觉。'])

4.7切分训练集和测试集

dataset_train.train_test_split(test_size=0.2)

DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['text', 'label'],
        num_rows: 7680
    })
    test: Dataset({
        features: ['text', 'label'],
        num_rows: 1920
    })
})

4.8分桶 

#分桶
#把数据均匀分配到N个桶中
dataset_train.shard(num_shards=4, index=1)  #num_shards=4分的桶数， index=1获取索引为1的桶里的数据

Dataset({
    features: ['text', 'label'],
    num_rows: 2400
})

4.9列的重命名 

#列的重命名
dataset_train.rename_column('text', 'context')

Dataset({
    features: ['context', 'label'],
    num_rows: 9600
})

4.10删除列 

#删除列
dataset_train.remove_columns(['text'])

Dataset({
    features: ['label'],
    num_rows: 9600
})

4.11map（）函数， 统一在相同位置添加相同信息

#map（）函数， 统一在相同位置添加相同信息
def m_f(data):
    data['text'] = 'My sentence:' + data['text']
    return data

dataset_map = dataset_train.map(m_f)
dataset_map['text'][:5]

['My sentence:选择珠江花园的原因就是方便，有电动扶梯直接到达海边，周围餐馆、食廊、商场、超市、摊位一应俱全。酒店装修一般，但还算整洁。 泳池在大堂的屋顶，因此很小，不过女儿倒是喜欢。 包的早餐是西式的，还算丰富。 服务吗，一般',
 'My sentence:15.4寸笔记本的键盘确实爽，基本跟台式机差不多了，蛮喜欢数字小键盘，输数字特方便，样子也很美观，做工也相当不错',
 'My sentence:房间太小。其他的都一般。。。。。。。。。',
 'My sentence:1.接电源没有几分钟,电源适配器热的不行. 2.摄像头用不起来. 3.机盖的钢琴漆，手不能摸，一摸一个印. 4.硬盘分区不好办.',
 'My sentence:今天才知道这书还有第6卷,真有点郁闷:为什么同一套书有两种版本呢?当当网是不是该跟出版社商量商量,单独出个第6卷,让我们的孩子不会有所遗憾。']

4.12设置格式 

#设置格式
dataset_train.set_format(type='torch', columns=['label'])
dataset_train[0]

{'label': tensor(1)}

4.13导出与加载csv这种常见格式

#导出为csv这种常见格式
dataset_train.to_csv(path_or_buf='../data/ChnSentiCorp/ChnSC.csv')

3032906   字节

#加载本地磁盘csv格式文件
#split='train'指定加载TensorFlow Datasets中的数据集的哪一部分，即训练集。
csv_dataset = load_dataset(path='csv', data_files='../data/ChnSentiCorp/ChnSC.csv', split='train')
csv_dataset[20]
{'text': '非常不错，服务很好，位于市中心区，交通方便，不过价格也高！', 'label': 1}

4.14导出与加载json这种常见格式 

#导出成json格式文件
dataset_train.to_json(path_or_buf='../data/ChnSentiCorp/ChnSC.json')

 6125321 字节

#加载json格式的数据
json_dataset = load_dataset(path='json', data_files='../data/ChnSentiCorp/ChnSC.json', split='train')
json_dataset[20]

{'text': '非常不错，服务很好，位于市中心区，交通方便，不过价格也高！', 'label': 1}

 

标签：transformers,tokenizer,text,huggingface,label,train,datatsets,dataset,True
From： https://blog.csdn.net/Hiweir/article/details/142615623

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