一、引言
这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。
🤗 Transformers 提供了数以千计的预训练模型，支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。
🤗 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API，让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。同时，每个定义的 Python 模块均完全独立，方便修改和快速研究实验。
🤗 Transformers 支持三个最热门的深度学习库： Jax, PyTorch 以及 TensorFlow — 并与之无缝整合。你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。
本文重点介绍Transformers的Datasets用法
二、Datasets数据处理库
2.1 概述
Transformers库通常与Hugging Face的datasets库一起使用来处理和准备数据。以下是如何使用datasets库加载数据集和进行基本预处理的步骤，以用于Transformers的模型训练和评估
2.2 使用方法
2.2.1 步骤1: 安装并导入datasets库
首先，确保你安装了datasets库。可以通过pip安装：
pip install datasets
然后在Python脚本中导入：
from datasets import load_dataset
2.2.2 步骤2: 加载数据集
Hugging Face Hub提供了大量的数据集，你可以直接加载。例如，加载IMDB数据集：
dataset = load_dataset('imdb')
这将加载IMDB电影评论数据集，它是一个文本分类任务，用于判断评论是正面还是负面。
2.2.3 步骤3: 查看数据集
查看数据集的结构和前几条数据：
print(dataset['train'][:5])
2.2.4 步骤4: 数据预处理
通常需要对数据进行预处理，比如使用Transformers的分词器进行文本编码。假设你已经有了一个分词器实例tokenizer：
from transformers import AutoTokenizer model_name = "bert-base-uncased" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) def tokenize_function(examples): return tokenizer(examples['text'], padding='max_length', truncation=True) # 使用map函数批量应用到数据集上 tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
2.2.5 步骤5: 分割数据集为训练集和验证集（如果数据集未预先分割）
如果数据集没有内置的训练/验证分割，你可以使用train_test_split方法：
train_test_split = tokenized_dataset['train'].train_test_split(test_size=0.2) train_dataset = train_test_split['train'] eval_dataset = train_test_split['test']
2.2.6 步骤6: 使用Transformers进行训练或评估
这一步通常涉及到创建Trainer对象，但这里仅展示数据处理部分。实际训练过程会涉及更多Transformers的使用，如定义TrainingArguments和创建Trainer实例。
三、总结
以上步骤展示了如何使用datasets库来准备数据，这是使用Transformers进行自然语言处理任务的关键步骤之一。
