# 引言
TensorFlow Datasets(TFDS) 提供了一系列预构建的数据集，适用于TensorFlow及其他Python机器学习框架如Jax。TFDS中的所有数据集都以`tf.data.Datasets`的形式提供，使构建高效、易用的输入管道变得轻而易举。在本文中，我们将探索如何加载TensorFlow Datasets并将其转换为下游可用的文档格式。
# 主要内容
## 安装与使用
在开始之前，请确保已安装`tensorflow`和`tensorflow-datasets`包。可以通过以下命令进行安装：
```bash
%pip install --upgrade --quiet tensorflow
%pip install --upgrade --quiet tensorflow-datasets
实例演示
我们将使用mlqa/en数据集作为实例进行演示。MLQA（多语言问答数据集）是一个用于评估多语言问答性能的基准数据集，涵盖7种语言。
数据集特征结构
FeaturesDict(
{
"answers": Sequence(
{
"answer_start": int32,
"text": Text(shape=(), dtype=string),
}
),
"context": Text(shape=(), dtype=string),
"id": string,
"question": Text(shape=(), dtype=string),
"title": Text(shape=(), dtype=string),
}
)
数据加载与文档转换
以下代码展示了如何将数据集示例转化为文档格式：
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from langchain_core.documents import Document
# 使用API代理服务提高访问稳定性
ds = tfds.load("mlqa/en", split="test")
ds = ds.take(1) # 仅获取一个示例
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
常见问题和解决方案
-
问题：当使用缓存数据集时，可能会出现数据截断的问题。
解决方案：避免使用
dataset.cache().take(k).repeat()，而应使用dataset.take(k).cache().repeat()。 -
网络问题：某些地区可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
TensorFlow Datasets提供了一个便捷、高效的方式来处理机器学习数据集。合理地使用TFDS可以大幅提升模型训练的效率。有关文档加载器的详细信息，可以参考以下文档：
参考资料
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