#
章末小測試

本章涵蓋了很多方面! 如果你沒有掌握所有細節, 不用擔心; 在下一章將幫助你瞭解內部的事情是如何工作的。

不過, 在繼續下一章之前, 讓我們測試一下你在本章學到的內容。

###
1.🤗 Datasets中的 load_dataset () 函數允許你從下列哪個位置加載數據集？

在本地，例如在你的筆記本電腦上 Hugging Face Hub 遠程服務器

###
2.假設您加載了 GLUE 任務，如下所示:

    from datasets import load_dataset

    dataset = load_dataset("glue", "mrpc", split="train")

以下哪個命令將從 `dataset` 中生成50個元素的隨機樣本?

< 代碼 > dataset.sample (50) `dataset.shuffle().select(range(50))` `dataset.select(range(50)).shuffle()`

###
3.假設你有一個叫做寵物數據集的家庭寵物數據集，它有一個名字列表示每個寵物的名字。下列哪種方法可以讓你過濾所有名字以字母”L”開頭的寵物的數據？

< code > pets _ dataset. filter (lambda x: x ['name'] . startswith ('L')) < code > pets _ dataset. filter (lambda x ['name'] . startswith ('L') 創建一個類似於 < code > def filter _ names (x) : return x ['name'] . startswith ('L') 的函數並運行 < code > pets _ dataset. filter (filter _ names) 。

###
4.什麼是內存映射？

CPU 與 GPU RAM 之間的映射 RAM 和文件系統存儲之間的映射 🤗 Datasets緩存中兩個文件之間的映射

###
5.下列哪一項是內存映射的主要好處？

訪問內存映射文件比從磁盤讀取或寫入磁盤更快。 應用程序可以訪問一個非常大的文件中的數據段，而不必首先將整個文件讀入 RAM。 它消耗更少的能量，所以你的電池持續時間更長。

###
6.為什麼下面的代碼是錯誤的？

    from datasets import load_dataset

    dataset = load_dataset("allocine", streaming=True, split="train")
    dataset[0]

它試圖對一個太大而無法放入 RAM 的數據集進行流式處理。 它嘗試訪問 < code > IterableDataset 。 數據集 < code > allocine 沒有分割< code >訓練集。

###
7.創建數據集卡的主要好處是什麼？

它提供了關於數據集的預期用途和支持的任務的信息，以便社區中的其他人可以對使用它做出明智的決定。 它有助於引起人們對語料庫中存在的偏見的注意。 它提高了社區中其他人使用我的數據集的機會。

###
8.什麼是語義搜索？

一種在查詢中的單詞和語料庫中的文檔之間搜索精確匹配的方法 一種通過理解查詢的上下文含義來搜索匹配文檔的方法 一種提高搜索準確性的方法

###
9.對於非對稱語義搜索，通常有:

一個簡短的查詢和一個較長的段落回答查詢 相同長度的查詢和段落 一個較長的查詢和一個較短的段落來回答查詢

###
10.我可以使用數據集加載數據用於其他領域，如語音處理？

沒有 是的
Update on GitHub