Data Collator

• HF官网API：Data Collator
  Transformers源码阅读：transformers data_collator小记
  提到输入训练集/验证集数据，就基本绕不开 Data Collator
  它的作用是将多个数据进行批处理（Batch），并转换成 train_dataset 和 eval_dataset 相同的数据类型
• 为了让它工作顺利，可能会做一些处理（padding / random masking）
• 但是我发现，在 Datasets 的一些API中，或者单独使用 Data Collator 的情况很少啊
  再仔细查看发现，其作用主要是 给 Trainer 的初始化创建提供了一个 Data Collator，让 Trainer 在训练和评估的时候会自己去对数据进行批处理或特殊处理
• 下面看一下 Data Collator 里面的东西吧。

Default data collator

• 首先，它是一个方法，首先
  输入类型，其实就是一个任意的列表 InputDataClass = NewType("InputDataClass", Any)
  然后可以指定用 pytorch / tensorflow / numpy 中的一个版本，大部分都是使用 pt
  
• 发现，首先他把 features 也就是输入通过 vars() 转成了字典
  然后它处理了标签，也就是 label 或 label_ids
  看下API描述：
  label: handles a single value (int or float) per object
  label_ids: handles a list of values per object
  哦，就是单标签和多标签的区别。
  最后做了些类型转换，输出打包为 Dict[str, Any]
  

DefaultDataCollator

• 上面是一个函数，这里是一个类（需要实例化）
  调用它相当于调用了上述的函数
  

DataCollatorWithPadding

• 如果不知道 Padding的，可以看一下后面的补充知识
• 这里看一下源码和参数含义
  需要提供 tokenizer，以及 padding 策略。其他过程和上述 DefaultDataCollator 差不多。
  

Padding

• 知乎：LLM padding 细节
  可以翻译成对齐吧
• 简单来说就是，输入经过词嵌入后，产生的 List[int] 词嵌入数组长度不一致，很难进行并行处理
  我们通过把所有数组长度统一到其中最长的那个数组长度，也就是其中添加 tokenizer.pad_token 即可。
  例如 tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True) ，其中 attention_mask 中的 0 表示 padding
• 但是 padding 会增加无用字符，浪费训练资源，所以还有其他不用 padding 的训练方式。
• 其他的技术细节请参考上述知乎链接。

其他 Data Collator

• 针对不同任务，也提供了不同的 Data Collator，看一眼吧：
  DataCollatorForTokenClassification：给token分类的
  DataCollatorForSeq2Seq：给s2s任务的
  DataCollatorForLanguageModeling：给LM用的，mlm 参数给 MLM任务使用
  DataCollatorForWholeWordMask：给LM用的，（used for language modeling that masks entire words）
  DataCollatorForPermutationLanguageModeling：给（permutation language modeling）用的

Datasets

• HF官网API：Datasets
  前面介绍的都在 transformers 库里的，而这个是在 Datasets 库的
  主要功能就是从 HF 中加载与上传数据集，给 Audio，CV，NLP任务用途的。
• 它比较简单，最主要的方法也就是下面这个

load_dataset

• 来看一下源码
  它参数比较多，我就选择重要参数介绍吧。详细请去API查看
  path ：数据集的名字（请去HF中查找）或本地路径（json, csv, text等格式）或数据集脚本（ dataset script，一个py文件）
  split：默认 None，不划分训练集和测试集，最终直接返回一个 DatasetDict 。若指定 train / test / validation（这个真难找，图片在下方），则返回 Dataset 类型。
  data_dir：设置保存路径。
  
  
• 看一下例子：
  通过HF加载数据集 （ds = dataset缩写，是一个规范）

from datasets import load_dataset
ds = load_dataset('rotten_tomatoes', split='train')

data_files = {'train': 'train.csv', 'test': 'test.csv'}
ds = load_dataset('namespace/your_dataset_name', data_files=data_files)

• 通过本地加载数据集，通过 csv / json / loading_script 加载

from datasets import load_dataset
ds = load_dataset('csv', data_files='path/to/local/my_dataset.csv')

from datasets import load_dataset
ds = load_dataset('json', data_files='path/to/local/my_dataset.json')

from datasets import load_dataset
ds = load_dataset('path/to/local/loading_script/loading_script.py', split='train')

• 如果通过自动下载后，可以使用下面方法来设置数据存储到本地目录
  通过 save_to_disk 存到本地后，需要使用 load_from_disk 加载

dataset.save_to_disk(dataset_dict_path='./data/ChnSentiCorp')
dataset = load_from_disk('./data/ChnSentiCorp')

其他一些基本操作

• HuggingFace学习笔记(3) 数据集工具datasets
  参考上面的知乎笔记，可以学到一些内容：
  1）dataset = dataset['train'] 可以直接获得其中的训练子集
  2）Dataset 内核和 pandas.dataframe 差不多
  3）索引：ds[i] 取出第 i 条记录
  4）排序：sorted_ds = ds.sort("colum_name")
  5）打乱：shuffled_ds = ds.shuffle(seed=42)
  6)采样：ds.select([0,10,11,...]) 表示拿出哪些记录
  7）训练测试集拆分：ds.train_test_split(test_size=0.1)，即9:1拆成训练集与测试集
  8）重命名列：ds.rename_column('bef', 'aft')
  9）删除列：ds.remove_columns(['colum_name'])
  10)过滤：dataset.filter(func)
  比如

def func(data):
    return data['text'].startswith('非常不错')

• 11）遍历修改：new_ds = ds.map(func)，这个比较常用
  比如

def f(data):
    data['text'] = 'My sentence: ' + data['text']
    return data

• 12）批处理加速：filter()、map()两个函数都支持批处理加速
  添加如下关键词即可，注意 num_proc 表示使用的进程数。

maped_datatset = dataset.map(function=f,
	batched=True,
	batch_size=1000,
	num_proc=4)