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dataset 增加 set_pad, set_ignore

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fastNLP/core/dataset/dataset.py View File

@@ -970,3 +970,47 @@ class DataSet:
if self._collator is None:
self._collator = Collator()
return self._collator

def set_pad(self, field_name: Union[str, tuple], pad_val: Union[int, float, None] = 0, dtype=None, backend=None,
pad_fn: Callable = None) -> Collator:
"""
如果需要对某个 field 的内容进行特殊的调整,请使用这个函数。

:param field_name: 需要调整的 field 的名称。如果 Dataset 的 __getitem__ 方法返回的是 dict 类型的,则可以直接使用对应的
field 的 key 来表示,如果是 nested 的 dict,可以使用元组表示多层次的 key,例如 {'a': {'b': 1}} 中的使用 ('a', 'b');
如果 __getitem__ 返回的是 Sequence 类型的,则可以使用 '_0', '_1' 表示序列中第 0 或 1 个元素。如果该 field 在数据中没
有找到,则报错;如果 __getitem__ 返回的是就是整体内容,请使用 "_single" 。
:param pad_val: 这个 field 的默认 pad 值。如果设置为 None,则表示该 field 不需要 pad , fastNLP 默认只会对可以 pad 的
field 进行 pad,所以如果对应 field 本身就不是可以 pad 的形式,可以不需要主动设置为 None 。如果 backend 为 None ,该值
无意义。
:param dtype: 对于需要 pad 的 field ,该 field 的数据 dtype 应该是什么。
:param backend: 可选['raw', 'numpy', 'torch', 'torch', 'jittor', 'auto'],分别代表,输出为 list, numpy.ndarray,
torch.Tensor, torch.Tensor, jittor.Var 类型。若 pad_val 为 None ,该值无意义 。
:param pad_fn: 指定当前 field 的 pad 函数,传入该函数则 pad_val, dtype, backend 等参数失效。pad_fn 的输入为当前 field 的
batch 形式。 Collator 将自动 unbatch 数据,然后将各个 field 组成各自的 batch 。pad_func 的输入即为 field 的 batch
形式,输出将被直接作为结果输出。
:return: 返回 Collator
"""
if isinstance(self.collator, Collator):
self.collator.set_pad(field_name=field_name, pad_val=pad_val, dtype=dtype, pad_fn=pad_fn, backend=backend)
return self.collator
else:
raise ValueError(f"Only when the collate_fn is a fastNLP Collator, set_pad() is allowed.")

def set_ignore(self, *field_names) -> Collator:
"""
如果有的内容不希望输出,可以在此处进行设置,被设置的 field 将在 batch 的输出中被忽略。
Example::

collator.set_ignore('field1', 'field2')

:param field_names: 需要忽略的 field 的名称。如果 Dataset 的 __getitem__ 方法返回的是 dict 类型的,则可以直接使用对应的
field 的 key 来表示,如果是 nested 的 dict,可以使用元组来表示,例如 {'a': {'b': 1}} 中的使用 ('a', 'b'); 如果
__getitem__ 返回的是 Sequence 类型的,则可以使用 '_0', '_1' 表示序列中第 0 或 1 个元素。
:return: 返回 Collator 自身
"""
if isinstance(self.collator, Collator):
self.collator.set_ignore(*field_names)
return self.collator
else:
raise ValueError(f"Only when the collate_fn is a fastNLP Collator, set_ignore() is allowed.")

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