问题标签 [huggingface-datasets]
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csv - Huggingface datasets, how to avoid the string NA from being interpreted as nan when using load_dataset
I have looked at it a number of places in the process. With panda beforehand I create a csv file and there are cells that contain the string NA which is meant to be exactly that: a string with no mathematical notion. I think that the appropriate thing is to keep the csv file as it is.
So if I do have a csv file with NA, how can I use load_dataset to recognize that as the string NA and not what I am seeing as a Python None? My code downstream breaks because I have a few unexpected None values.
python - 在 Google Colab 上运行 python 脚本时，有没有办法选择设备？
我正在尝试运行 run_language_modeling.py 这是一个来自拥抱脸的 python 脚本。但是，当我尝试运行它时，我注意到我只使用我的 CPU 而不是 GPU（即使环境设置为使用它。所以我正在寻找一种方法来告诉脚本使用显卡。
这就是我所拥有的...
要验证我使用的是 GPU：!nvidia-smi
由此可见：
然后，我正在运行以下调用该.py文件的脚本：
这种情况一直持续到 CPU 使用率上升到 100%。我想可能有类似的东西，--device但我一直没能找到它。我在网上看到的其他一些帖子提到我可以做到：
选择我想要的 GPU，但它并没有真正做任何我能说的事情。我也尝试过：
有什么建议么？
python - 如何为 POS 标记禁用 seqeval 标签格式
我正在尝试使用 huggingface 的seqeval度量实现来评估我的 POS 标记器，但是由于我的标记不是为 NER 制作的，因此它们的格式不符合图书馆的预期。因此，当我尝试阅读分类报告的结果时，特定类别结果的标签始终缺少第一个字符（如果我通过 ，则为最后一个字符suffix=True）。
有没有办法禁用标签中的实体识别，或者我必须通过我的所有标签和起始空间来解决这个问题？（鉴于该库应该适合 POS 标记，我希望有一个内置的解决方案）
SSCCE：
输出：
| 精确 | 记起 | f1-分数 | 支持 | |
|---|---|---|---|---|
| DV | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 2 |
| ER:压力 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1 |
| 新台币 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1 |
| 反渗透 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1 |
| 反相 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1 |
| 微平均 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 6 |
| 宏平均 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 6 |
| 加权平均 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 6 |