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4月 08, 2020
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4月 08, 2020
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docs/tutorial/how_to_load_data.md
docs/tutorial/how_to_load_data.md
+3
-0
未找到文件。
docs/tutorial/how_to_load_data.md
浏览文件 @
f5fc7f7b
...
@@ -22,6 +22,7 @@
...
@@ -22,6 +22,7 @@
如果您有两个输入文本text_a、text_b,则第一列为第一个输入文本text_a, 第二列应为第二个输入文本text_b,第三列文本类别label。列与列之间以Tab键分隔。数据集第一行为
`text_a text_b label`
(中间以Tab键分隔)。
如果您有两个输入文本text_a、text_b,则第一列为第一个输入文本text_a, 第二列应为第二个输入文本text_b,第三列文本类别label。列与列之间以Tab键分隔。数据集第一行为
`text_a text_b label`
(中间以Tab键分隔)。
```
text
```
text
text_a label
text_a label
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 1
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 1
...
@@ -36,6 +37,7 @@ text_a label
...
@@ -36,6 +37,7 @@ text_a label
*
数据集文件编码格式建议为utf8格式。
*
数据集文件编码格式建议为utf8格式。
*
如果相应的数据集文件没有上述的列说明,如train.tsv文件没有第一行的
`text_a label`
,则train_file_with_header=False。
*
如果相应的数据集文件没有上述的列说明,如train.tsv文件没有第一行的
`text_a label`
,则train_file_with_header=False。
*
如果您还有预测数据(没有文本类别),可以将预测数据存放在predict.tsv文件,文件格式和train.tsv类似。去掉label一列即可。
*
如果您还有预测数据(没有文本类别),可以将预测数据存放在predict.tsv文件,文件格式和train.tsv类似。去掉label一列即可。
*
分类任务中,数据集的label必须从0开始计数
```
python
```
python
...
@@ -117,6 +119,7 @@ dog
...
@@ -117,6 +119,7 @@ dog
*
训练/验证/测试集的数据列表文件中的图片路径需要相对于dataset_dir的相对路径,例如图片的实际位置为
`/test/data/dog/dog1.jpg`
。base_path为
`/test/data`
,则文件中填写的路径应该为
`dog/dog1.jpg`
。
*
训练/验证/测试集的数据列表文件中的图片路径需要相对于dataset_dir的相对路径,例如图片的实际位置为
`/test/data/dog/dog1.jpg`
。base_path为
`/test/data`
,则文件中填写的路径应该为
`dog/dog1.jpg`
。
*
如果您还有预测数据(没有文本类别),可以将预测数据存放在predict_list.txt文件,文件格式和train_list.txt类似。去掉label一列即可
*
如果您还有预测数据(没有文本类别),可以将预测数据存放在predict_list.txt文件,文件格式和train_list.txt类似。去掉label一列即可
*
如果您的数据集类别较少,可以不用定义label_list.txt,可以选择定义label_list=["数据集所有类别"]。
*
如果您的数据集类别较少,可以不用定义label_list.txt,可以选择定义label_list=["数据集所有类别"]。
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分类任务中,数据集的label必须从0开始计数
```
python
```
python
from
paddlehub.dataset.base_cv_dataset
import
BaseCVDataset
from
paddlehub.dataset.base_cv_dataset
import
BaseCVDataset
...
...
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