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如何从文档创建 RAG 评估数据集

在本文中，将展示如何创建自己的 RAG 数据集，该数据集包含任何语言的文档的上下文、问题和答案。检索增强生成 (RAG) 1 是一种允许 LLM 访问外部知识库的技术。...我们如何知道应该选择哪些参数以及哪些方法可以真正提高我们特定用例的性能？这就是为什么我们需要一个validation/dev/test数据集来评估我们的 RAG 管道。...创建 RAG 评估数据集我们加载文档并将上下文传递给生成器 LLM，生成器会生成问题和答案。问题、答案和上下文是传递给 LLM 评委的一个数据样本。...自动从文档生成 RAG 评估数据样本的工作流程。图片由作者提供自动生成 RAG 数据集的基本工作流程从从文档（例如 PDF 文件）读取我们的知识库开始。...实验结论从文档集合中自动创建 RAG 评估数据集非常简单。我们所需要的只是 LLM 生成器的提示、LLM 评委的提示，以及中间的一些 Python 代码。

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TensorFlow数据集（一）——数据

参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）例子：从一个张量创建一个数据集，遍历这个数据集，并对每个输入输出y = x^2 的值。 #!...""" import tensorflow as tf # 从一个数组创建数据集。...""" import tensorflow as tf # 从文本文件创建数据集。...record是从文件中读取的一个样例。前面介绍了如何解析TFRecord样例。...# 从TFRecord文件创建数据集，具体文件路径是一个placeholder，稍后再提供具体路径。

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TensorFlow数据集（二）——数据

参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）一个使用数据集进行训练和测试的完整例子。 #!.../test_files-*') # 定义parser方法从TFRecord中解析数据。这里假设image中存储的是图像的原始数据， # label为该样例所对应的标签。...tf.FixedLenFeature([], tf.int64), 'channels': tf.FixedLenFeature([], tf.int64), } ) # 从原始图像数据解析出像素矩阵...在前面TRAINING_ROUNDS指定了训练的轮数， # 而这里指定了整个数据集重复的次数，它也间接地确定了训练的论述。...NUM_EPOCHS = 10 dataset = dataset.repeat(NUM_EPOCHS) # 定义数据集迭代器。

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【猫狗数据集】pytorch训练猫狗数据集之创建数据集

数据集下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 猫狗数据集的分为训练集25000张，在训练集中猫和狗的图像是混在一起的...，pytorch读取数据集有两种方式，第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中，另一种是实现读取数据集类，该类继承torch.utils.Dataset，并重写__getitem__和__len...先将猫和狗从训练集中区分开来，分别放到dog和cat文件夹下： import glob import shutil import os #数据集目录 path = "....然后从dog中和cat中分别抽取1250张，共2500张图片作为测试集。...rate=0.1 #自定义抽取图片的比例，比方说100张抽10张，那就是0.1 picknumber=int(filenumber*rate) #按照rate比例从文件夹中取一定数量图片

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R In Action|创建数据集

函数c()用来创建向量：示例如下： a <- c(1:10) b <- c("A","B") d <- c(TRUE,FALSE) 注：单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式(数值型、字符型或逻辑型...matrix(1:10, nrow=5)k <- c("one", "two", "three")mylist <- list(title=g, ages=h, j, k) 二、数据下标注：第一个元素下标从...3)数组：从数组中选取元素的方式与矩阵相同 4)数据框：可以使用前述（如矩阵中的）下标记号，亦可直接指定列名。...) #检查搜索路径中的数据框，以定位到这个变量plot(mpg, disp)detach(mtcars) #函数detach()将数据框从搜索路径中移除 with(mtcars, {nokeepstats...： 1)使用read.table()从带分隔符的文本文件中导入数据。

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教程 | 如何在TensorFlow中高效使用数据集

概述使用 Dataset 需要遵循三个步骤：载入数据：为数据创建一个数据集实例。创建一个迭代器：通过使用创建的数据集构建一个迭代器来对数据集进行迭代。...使用数据：通过使用创建的迭代器，我们可以找到可传输给模型的数据集元素。载入数据我们首先需要一些可以放入数据集的数据。...当然，我们也可以从张量中初始化自己的数据集。...创建迭代器我们已经学会创建数据集了，但如何从中获取数据呢？我们必须使用迭代器（Iterator），它会帮助我们遍历数据集中的内容并找到真值。有四种类型的迭代器。...，在其中可以实时更改数据源，我们可以用占位符创建一个数据集。

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如何为Tensorflow构建自定义数据集

所以想构建一个简单的原型并直接将Restcomm连接到Tensorflow。经过几天的研究，意识到没有简单的方法可以将实时流式音频/视频媒体（SIP / RTP）提供给张量流模型。...几个周末之后，已经建立了足够的勇气来承担一个小的编码挑战 - 为PCAP网络捕获文件实施新的Tensorflow数据集。...Tensorflow IO和源代码构建 https://github.com/tensorflow/io#developing 2.查看源树中的相邻数据集，并选择一个最接近pcap的数据集。...还有一个关于创建TF操作的文档证明是有帮助的。...将来，我计划编写一些纯Python数据集，这应该会更容易一些。看一下TF IO数据集的源代码文件结构。 ?

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Hello TensorFlow : MINST数据集识别

MINST介绍 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology )。...训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员，测试集(test...本文会介绍两种方法： softmax回归卷积神经网络（CNN） ---- softmax回归读取数据首先读取数据，MINST数据集中每个图片都是 ?...Tip： TensorFlow可以自动下载MINST数据集，而且很容易失败，所以建议还是自己从网上下载好MINST数据集再加载。...（CNN）我们通过softmax回归取得了92%的准确率，似乎还不错，但实际上这个结果是比较差的，目前准确率最高应该达到了99.7%以上，So尝试了softmax之后，我们再来试下CNN，看究竟结果如何

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创建数据集模块常见设置

腾讯云商业智能分析产品由北京永洪商智科技有限公司提供，永洪BI-一站式大数据分析平台创建数据集模块常见设置创建数据集的主要功能是从数据库查询出所需的数据，从而进行数据分析。...在创建数据集处，可以对数据进行一些简单的处理，如数据级别的权限设置，字段信息修改，字段管理等。接下来详细介绍一下创建数据集模块常见的设置。...新建文件夹的操作步骤如下： 1)右键选择新建文件夹，输入文件夹名称，则在维度目录下生成对应名称的文件夹； 2)将需要放入到文件夹中的字段通过数据拖拽到文件夹中； 3、设置字段别名有些时候数据字段从数据库中查出来的名字比较复杂或不容易懂...4、设置字段可见性有时从数据库中获取的字段，有的在某个主题的分析中不需要，为了方便在编辑报告时使用找到其他字段，可以将这类字段隐藏。具体操作是点击字段信息后面的可见性设置按钮。...在元数据区域顶端右上角，在样本条数中输入的数据就是加载的数据条数，如果需要显示全部数据，勾选全量数据即可，如下图所示。

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Pytorch创建自己的数据集

1.用于分类的数据集以mnist数据集为例这里的mnist数据集并不是torchvision里面的，而是我自己的以图片格式保存的数据集，因为我在测试STN时，希望自己再把这些手写体做一些形变，所以就先把...首先我们看一下我的数据集的情况： ? 如图所示，我的图片数据集确实是jpg图片再看我的存储图片名和label信息的文本： ?...数据集，也要包含上述两个部分，1.图片数据集，2.文本信息（这个txt文件可以用python或者C++轻易创建，再此不详述） 2.代码主要代码 from PIL import Image import...，也就是多少张图片，要和loader的长度作区分 return len(self.imgs) #根据自己定义的那个勒MyDataset来创建数据集！...注意是数据集！

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TensorFlow加载cifar10数据集

加载cifar10数据集 cifar10_dir = 'C:/Users/1/.keras/datasets/cifar-10-batches-py' (train_images, train_labels...), (test_images, test_labels) = load_data(cifar10_dir) 注意：在官网下好cifar10数据集后将其解压成下面形式 load_local_cifar10...import print_function import os import sys import numpy as np from six.moves import cPickle from tensorflow.keras

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Tensorflow mnist 数据集测试代码 + 自己下载数据

article/details/84319487 https://blog.csdn.net/weixin_39673686/article/details/81068582 import tensorflow...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 自己下载 MNIST_data 数据集， csdn 上下载很快...mnist_data_folder="/home/zhangjun/miniconda3/envs/tensorflow/MNIST_data" mnist=input_data.read_data_sets

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Tensorflow 读取 CIFAR-10 数据集

参考文献Tensorflow 官方文档[1] > tf.transpose 函数解析[2] > tf.slice 函数解析[3] > CIFAR10/CIFAR100 数据集介绍[4] > tf.train.shuffle_batch...这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...值以行优先顺序存储，因此前32个字节是图像第一行的红色通道值。每个文件都包含10000个这样的3073字节的“行”图像，但没有任何分隔行的限制。...CIFAR图片管道 def input_pipeline(batch_size, train_logical=False): # train_logical标志用于区分读取训练和测试数据集...79344063 [3]tf.slice函数解析: http://blog.csdn.net/u013555719/article/details/79343847 [4]CIFAR10/CIFAR100数据集介绍

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TensorFlow 数据集和估算器介绍

TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下：数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。...我们现在已经定义模型，接下来看一看如何使用数据集和估算器训练模型和进行预测。数据集介绍数据集是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。...从高层次而言，数据集由以下类组成：其中：数据集：基类，包含用于创建和转换数据集的函数。允许您从内存中的数据或从 Python 生成器初始化数据集。...FixedLengthRecordDataset：从二进制文件中读取固定大小的记录。迭代器：提供了一种一次获取一个数据集元素的方法。我们的数据集首先，我们来看一下要用来为模型提供数据的数据集。...使用这个笔记，您可以学习如何运行具有不同类型特征（输入）的更丰富示例。正如您从我们的模型中发现的一样，我们仅仅使用了数值特征。对于数据集，请参阅程序员指南和参考文档中的新章节。

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【数据】深度学习从“数据集”开始

数字从0～9，图片大小是28*28，训练数据集包含 60000个样本，测试数据集包含10000个样本，示例图如下。 ?...cifar10被适时地整理出来，这也是一个只用于分类的数据集，是tiny数据集的子集。后者是通过选取wordnet中的关键词，从google，flick等搜索引擎中爬取，去重得来。...12年最后一届比赛将数据增加到11,530张图，27,450个目标框标注，6,929个分割标注，07年和12年的数据集，各自仍然被广泛使用。 ? 从07年开始引进了图像分割的标注和人体布局的标注。...开始的开始，imagenet是一个连经费都申请不到的整理数据的项目，为很多研究者们不耻，但科技公司的竞赛热情以及数据集史无前例的多样性，让陷身于过拟合的算法，从数据集本身看到了新的出路，之后的故事大家也就都知道了...从coco的全称Common Objects in Context可以看出，这个数据集以场景理解为目标，特别选取比较复杂的日常场景，相比于pascal的建立是为了推进目标检测任务，coco的建立则是为了推进自然背景下的定位与分割任务

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数据集 | 2023 bilibili 视频弹幕数据集，以「木鱼水心」解说视频为例

本号持续分享公开数据集和构建代码和工具，请持续关注本号的数据集合集合源代码合集。...今天分享的是 b 站弹幕数据集，使用 b 站弹幕爬虫，抓取 b 站著名百大 up 主「木鱼水心」关于三国演义、水浒传、红楼梦这些四大名著最火的几个视频的弹幕列表。...顺便说句题外话，爬虫代码和工具在今天的另外一篇推送，如果有 Python 环境，运行爬虫代码，如果没有，直接双击工具，输入你想要爬取的视频的 BV 号就行，比如淄博烧烤、指鼠为鸭话题下的一些热门视频，可以同时爬取多个视频...，包含时刻（距离视频开始时间间隔）和弹幕文本两个字段。...链接：https://pan.baidu.com/s/1GlP3ESuB9_AKjYtIjYShTg 提取码：6a1d --来自百度网盘超级会员V4的分享如果你想构建类似的数据集，查看今天的推送获取代码或者工具即可

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Tensorflow 加载本地CIFAR10数据集

本文介绍怎样把保存在本地的CIFAR10数据集加载到程序中。...数据集网址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 代码： from __future__ import absolute_import...from __future__ import division from __future__ import print_function from tensorflow.keras import

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自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

选自Medium 机器之心编译参与：蒋思源、李亚洲、刘晓坤 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S＆P 500 数据，该数据集包含 S＆P 500 的指数和股价信息...本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络，它全面展示了构建一个 TensorFlow 模型所涉及的概念与模块。...数据集地址：http://files.statworx.com/sp500.zip 导入和预处理数据 STATWORX 团队从服务器爬取股票数据，并将它们保存为 csv 格式的文件。...该数据集包含 n=41266 分钟的记录，范围从 2017 年的 4 月到 8 月的 500 支股票和 S&P 500 指数，股票和股指的范围分布十分广。...在小批量训练过程中，会从训练数据随机提取数量为 n=batch_size 的数据样本馈送到网络中。训练数据集将分成 n/batch_size 个批量按顺序馈送到网络中。

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TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示

TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等等...从TFRecords文件中读取数据，可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...将单个TFRecord类型数据集显示为图片上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？

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自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

机器之心编译参与：蒋思源、李亚洲、刘晓坤 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S＆P 500 数据，该数据集包含 S＆P 500 的指数和股价信息。...本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络，它全面展示了构建一个 TensorFlow 模型所涉及的概念与模块。...数据集地址：http://files.statworx.com/sp500.zip 导入和预处理数据 STATWORX 团队从服务器爬取股票数据，并将它们保存为 csv 格式的文件。...该数据集包含 n=41266 分钟的记录，范围从 2017 年的 4 月到 8 月的 500 支股票和 S&P 500 指数，股票和股指的范围分布十分广。...在小批量训练过程中，会从训练数据随机提取数量为 n=batch_size 的数据样本馈送到网络中。训练数据集将分成 n/batch_size 个批量按顺序馈送到网络中。

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