数据集构造

无论是机器学习还是深度学习对于数据集的构造都是十分重要。

现记录一下PyTorch 的 torch.utils.data.Dataset 类的子类。Dataset 类是PyTorch框架中用于处理数据的基本组件，它允许用户定义自己的数据集类，以满足特定任务的需求。

Dataset是一个抽象基类，用于创建自定义数据集。它定义了两个核心方法：getitem 和 len，它们是所有数据集必须实现的方法。

类定子类:
重写 init 方法来初始化数据集，可能需要加载数据、解析数据等。
重写 getitem 方法来根据索引返回数据集中的一个样本，通常会包含数据的加载、解码等操作。
重写 len 方法来返回数据集中样本的数量。

import pandas as pd
from transformers import BertTokenizerFast
import torch# 读取数据
df = pd.read_csv("./a.csv", encoding="utf-8")
texts = df["content"][:10].tolist()
labels = df["punish_result"][:10].tolist()texts = list(map(lambda x: str(x), texts))
# texts和labels是一个list，可以自己构造一个# Hugging Face下载这个模型google-bert/bert-base-chinese
model_name = "./bert-base-chinese" 
# 加载分词器
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name)# 对文本进行编码
# truncation=True 文本超过max_length进行截断处理
# padding=True 文本不足max_length进行pad处理 补0
train_encodings = tokenizer(texts, truncation=True, padding=True, max_length=32)# 封装数据为PyTorch Dataset
class TextDataset(torch.utils.data.Dataset):def __init__(self, encodings, labels):self.encodings = encodingsself.labels = labelsdef __getitem__(self, idx):# item = {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}# 等价上面注释写法，for循环比较好理解item = {}for key, val in self.encodings.items():item[key] = torch.tensor(val[idx])item["labels"] = torch.tensor(self.labels[idx])return itemdef __len__(self):return len(self.labels)train_dataset = TextDataset(train_encodings, labels)for dta in train_dataset:print(dta)break# 打印数据如下：# {'input_ids': tensor([ 101, 1585,  511,  872, 1962, 8024, 2769, 6821, 6804, 3221,  976, 6858,
#         7599, 6392, 1906, 4638,  511, 2769, 2682, 7309,  671,  678, 8024, 1493,
#         6821, 6804, 7444, 6206, 6821,  671, 1779,  102]),
# 'token_type_ids': tensor([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]),
# 'attention_mask': tensor([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, 1, 1]),
# 'labels': tensor(0)
# }

上述代码主要通过加载bert-base-chinese模型的分词器处理原始数据，之后实现一个Dataset的子类将数据封装到PyTorch框架可识别数据结构。

数据集构造二

# 自定义数据集
class Dataset(torch.utils.data.Dataset):def __init__(self, path):df = pd.read_csv(path, encoding="utf-8")self.texts = df["content"].tolist()self.labels = df["punish_result"].tolist()def __len__(self):return len(self.labels)def __getitem__(self, i):text = str(self.texts[i])label = int(self.labels[i])return text, labelpath = "./data/abuse.csv"
dataset = Dataset(path)# len(dataset), type(dataset.texts[0])
# 17182 老板百亿检测干什么

加载词典和分词器

# 加载字典和分词工具
token = BertTokenizer.from_pretrained("./bert-base-chinese")

设置辅助函数

def collate_fn(data):sents = [i[0] for i in data]labels = [i[1] for i in data]"""batch_text_or_text_pairs:类型: 列表或元组的列表。含义: 输入的文本数据，可以是单个文本列表（如果只处理单个句子）或配对的文本（如对话或翻译任务中的源语言和目标语言句子）。truncation:类型: 布尔值。含义: 是否对超过最大长度的文本进行截断。设置为 True 表示会截断超出长度限制的文本。padding:类型: 字符串。含义: 决定如何填充短于最大长度的文本。'max_length' 表示所有样本都会被填充到max_length的长度，以确保批次内的所有元素长度一致。max_length:类型: 整数。含义: 设定的最大序列长度。所有输入的文本将会被截断或填充到这个长度。return_tensors:类型: 字符串。含义: 指定返回的张量类型。'pt' 表示返回 PyTorch 张量，其他可能的选项有 'tf'（TensorFlow 张量）或 'np'（NumPy 数组）。return_length:类型: 布尔值。含义: 如果设置为 True，函数还会返回一个列表，其中包含每个输入文本的原始长度，这对于知道哪些部分是填充的很有用。"""data = token.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs=sents,truncation=True,padding="max_length",max_length=500,return_tensors="pt",return_length=True,)# input_ids: 编码之后的数字input_ids = data["input_ids"]# attention_mask是一个与输入tokens相同形状的二维数组# 1 表示有效的位置，即非填充的tokens。这些位置在计算注意力分数时会被考虑。# 0 表示填充的位置，模型在计算注意力时会忽略这些位置。attention_mask = data["attention_mask"]token_type_ids = data["token_type_ids"]labels = torch.LongTensor(labels)# print(data['length'], data['length'].max())# tensor([ 56,  71,  32, 159,  34, 179,  33,  79,  49,  33,  98,  89, 212,  41,#      63,  58]) tensor(212)return input_ids, attention_mask, token_type_ids, labels

加载数据集

"""
dataset:
类型: torch.utils.data.Dataset 的实例。
含义: 指定要加载的数据集。dataset 参数接收之前定义的 TextDataset 实例，包含了预处理过的文本数据和标签。
batch_size:
类型: 整数。
含义: 每个批次（batch）中的样本数量。在这个例子中，设置为 16，意味着数据加载器每次返回的将是包含16个样本的数据批次，用于模型训练或评估。
collate_fn:
类型: 可调用对象（如函数）。
含义: 用于整理一个批次的数据。当从数据集中取出多个样本时，collate_fn 会被调用来将这些样本打包成一个批次。这对于处理变长序列（如文本）特别有用，因为需要对不同长度的序列进行填充或截断以适应批处理。如果没有提供，默认的 collate_fn 可能不适用于所有情况，特别是当数据具有复杂结构时。
shuffle:
类型: 布尔值。
含义: 是否在每个 epoch 开始时对数据集进行随机洗牌。设置为 True 表示在训练过程中数据会随机排序，有助于提高模型的泛化能力。对于验证或测试集，通常应设为 False。
drop_last:
类型: 布尔值。
含义: 如果设置为 True，在最后一个批次不足以填满整个 batch_size 时，这个批次将会被丢弃。如果设为 False，则最后一个批次可能包含少于 batch_size 的样本数量。这在某些模型训练中是有用的，尤其是当模型设计要求固定的批次大小时。
"""
loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset, batch_size=16, collate_fn=collate_fn, shuffle=True, drop_last=True
)# for i, (input_ids, attention_mask, token_type_ids, labels) in enumerate(loader):
#     print(i, input_ids.shape, attention_mask.shape, token_type_ids.shape, labels.shape)
#     # 0 torch.Size([16, 500]) torch.Size([16, 500]) torch.Size([16, 500]) torch.Size([16])
#     break