KeyError:在使用Huggingface Transformers使用BioASQ数据集时出现'answers‘错误

KeyError是Python中的一个异常类型，表示在字典中查找指定的键时未找到该键。在使用Huggingface Transformers库处理BioASQ数据集时出现'answers'错误，可能是因为数据集中的某些样本缺少了'answers'键。

要解决这个问题，可以先检查数据集中的样本结构，确保每个样本都包含'answers'键。如果确实存在缺失的情况，可以考虑以下几种解决方案：

数据预处理：对数据集进行预处理，确保每个样本都包含'answers'键，并根据实际情况进行填充或处理缺失的答案信息。
异常处理：在代码中使用try-except语句捕获KeyError异常，并进行相应的处理，例如跳过该样本或输出错误信息。
数据过滤：根据实际需求，可以选择过滤掉缺少'answers'键的样本，以保证数据的完整性和准确性。

关于Huggingface Transformers库的具体使用方法和BioASQ数据集的相关信息，可以参考以下链接：

Huggingface Transformers库介绍：Huggingface Transformers
BioASQ数据集介绍：BioASQ
腾讯云相关产品：腾讯云产品

相关·内容

在eclipse中使用Tomcat8.5时，出现了如下错误：

解决办法：在建立Tomcat服务时,eclipse会自动生成一个Servers的项目. 在这个项目中,找到你部署项目的服务文件夹.

3.6K2 0

使用多进程库计算科学数据时出现内存错误

问题背景我经常使用爬虫来做数据抓取，多线程爬虫方案是必不可少的，正如我在使用 Python 进行科学计算时，需要处理大量存储在 CSV 文件中的数据。...但是，当您尝试处理 500 个元素，每个元素大小为 400 x 400 时，在调用 get() 时会收到内存错误。...解决方案出现内存错误的原因是您的代码在内存中保留了多个列表，包括 vector_field_x、vector_field_y、vector_components，以及在 map() 调用期间创建的 vector_components...当您尝试处理较大的数据时，这些列表可能变得非常大，从而导致内存不足。为了解决此问题，您需要避免在内存中保存完整的列表。您可以使用多进程库中的 imap() 方法来实现这一点。.../CSV/RotationalFree/rotational_free_x_'+str(sample)+'.csv') pool.close() pool.join()通过使用这种方法，您可以避免出现内存错误

1121 0

TypeError: module object is not callable (pytorch在进行MNIST数据集预览时出现的错误)

在使用pytorch在对MNIST数据集进行预览时,出现了TypeError: 'module' object is not callable的错误: 上报错信息图如下: [在这里插入图片描述...] 从图中可以看出,报错位置为第35行,也就是如下位置的错误: images, labels = next(iter(data_loader_train)) 在经过多次的检查发现,引起MNIST数据集无法显现的问题不是由于这一行所引起的...,而是由于缺少了对图片进行处理,在加载数据代码的前添加上如下的代码: transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(),...transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5)) ]) 此时问题就已经解决了下面完整的代码贴出来: 1.获取手写数字的训练集和测试集...# 2.root 存放下载的数据集的路径 # 3.transform用于指定导入数据集需要对数据进行哪种操作 # 4.train是指定在数据集下完成后需要载入数据哪部分 import torch import

1.9K2 0

使用java（jdbc）向mysql中添加数据时出现“unknown column……”错误

错误情况如题，出现这个错误的原因是这样的：在数据库中，插入一个字符串数据的时候是需要用单引号引起来的。...money_record`) VALUE ("+id+","+date+","+record+","+money+")"); 这里的date变量其实我是用SimpleDate类设置的是一个字符串类型的数据了...，根据上面的叙述，得知这个“+date+”还是需要使用单引号引起来的，如下： VALUE ("+id+",'"+date+"',"+record+","+money+") 这样再进行数据插入的时候就不会出现错误了...使用java向数据库中插入数据的时候有一句口诀：单单双双加加见名知意，最外层是单引号‘’，第二层是双引号“”，最里面是加号++。

5K2 0

用微调的BERT回答问题

我们将使用一个已经从HuggingFace Transformers库微调Bert模型来回答问题，从CoQA数据集的基础上。我确信，通过查看代码，你将认识到为我们的目的使用微调模型是多么容易。...CoQA是斯坦福NLP于2019年发布的会话问答数据集，是构建会话问答系统的大型数据集。这个数据集的目的是测量机器理解一段文字和回答对话中出现的一系列相互关联的问题的能力。...print("Number of question and answers: ", len(data)) 数据集有很多问题和答案，所以让我们得到有多少个。...Number of question and answers: 108647 构建聊天机器人使用这些预训练好的模型最好的部分是，你可以在两行简单的代码中加载模型及其tokenizer。...[CLS]token表示分类，用于表示句子级别的分类，在分类时使用。 Bert使用的另一个标记是[SEP]。它用来分隔两段文字。

1.4K3 0

在 ML.NET 中使用Hugginface Transformer

当我们使用预训练的模型时，这非常有用，就像我们在本文想用的Hugginface Transformers。 ONNX 运行时它旨在加速跨各种框架、操作系统和硬件平台的机器学习。...一些开源框架本质上就是调用transfomer上的模型进行微调（当然也有很多大牛在默默提供模型和数据集）。...Datasets：数据集，以及数据集的下载地址 Models：各个预训练模型 course：免费的nlp课程，可惜都是英文的 docs：文档将Huggingface模型转换为ONNX模型的最简单方法是使用...在研究涉及此过程的解决方案时，我做出了一些花费时间和精力的假设，因此我将在这里列出它们，这样您就不会犯与我相同的错误。 4.1 构建分词器目前，.NET对标记化的支持非常（非常）糟糕。...如果你来自Python世界，这不是你在使用HuggingFace Transformers时需要注意的事情。

1.1K1 0

使用腾讯云Elasticsearch 8.8.1实现：NLP+Vector Search+GAI

接下来，本文将展示如何在腾讯云上创建Elasticsearch 8.8.1集群，并部署与使用NLP模型结合，并在向量搜索的基础上，与大模型进行结合。...腾讯云Elasticsearch 8.8.1最大的区别在于，您无需再搭建一套机器学习环境用于数据的处理和推理，您可以直接在Elasticsearch上，通过在管道中集成不同的Processor，灵活的处理数据...图片并且保证我们的查询和写入的数据都是使用同样的一个模型来处理数据。以简化模型在使用，更新和维护上的成本。图片而部署的方式非常简单。.../msmarco-MiniLM-L-12-v3 --task-type text_embedding --start --insecure 在部署时，如果是在你自己的个人电脑上使用eland_import_hub_model...（因为如果是从huggingFace上下载模型，需要互联网的访问能力），则需要提供腾讯云Elasticsearch的公网访问接口：图片当然，你也可以在腾讯云上购买一个CVM，然后使用内网访问地址：

2.8K49 2

使用腾讯云大数据Elasticsearch 8.8.1实现：NLP+Vector Search+GAI

导读腾讯云大数据Elasticsearch Service在最近上线了8.8.1版本。该版本中的核心能力，是为AI革命提供高级搜索能力！...接下来，本文将展示如何在腾讯云上创建Elasticsearch 8.8.1集群，并部署与使用NLP模型结合，并在向量搜索的基础上，与大模型进行结合。...图五、在ingest pipeline中执行处理和推理并且保证我们的查询和写入的数据都是使用同样的一个模型来处理数据。以简化模型在使用，更新和维护上的成本。图六而部署的方式非常简单。.../msmarco-MiniLM-L-12-v3 --task-type text_embedding --start --insecure 在部署时，如果是在你自己的个人电脑上使用eland_import_hub_model...（因为如果是从huggingFace上下载模型，需要互联网的访问能力），则需要提供腾讯云Elasticsearch的公网访问接口：图七当然，你也可以在腾讯云上购买一个CVM，然后使用内网访问地址：

4197 0

单节点8xA800跑起来HuggingFace DeepSeek V2踩坑

HuggingFace提供的开源DeepSeek V2 repo链接为：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2 0x1....报错1: KeyError: 'sdpa' 这个问题社区也有人反馈了。...https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2/discussions/3 解决方法很简单，在工程里面的config.json最后加一句"_attn_implementation...https://github.com/huggingface/accelerate/pull/2756 背景当我尝试使用 transformers 库进行 deepseek-v2 模型推理时: import...在一台8xA800机器上,经过这种优化后,推理结果也是正常的。 0x3.

1031 0

使用OpenCompass评测rwkv模型教程

模型部分添加了下面的2个文件：然后在评测数据集方面我挑选了和 RWKV-5 的训练进展（之二），与 SotA GPT 模型的性能对比（https://zhuanlan.zhihu.com/p/664079347...评测数据集示例这里作为一个跑通的教程，我选取了 Lambada，CEval这两个数据集来测试流程的正确。...CEval 数据集是选择题，在Harness里面是以拼接选项算logits的方法来计算acc，所以在OpenCompass里面我对这几个数据集使用OpenCompass提供的计算ppl的方式进行评测，这个和...然后对于Lambada数据集，则采用gen的生成式任务进行评测。...\n注册会计师在确定重要性时通常选定一个基准。下列因素中，注册会计师在选择基准时不需要考虑的是____。\nA. 被审计单位的性质\nB. 以前年度审计调整的金额\nC. 基准的相对波动性\nD.

4261 0

QLoRa：在消费级GPU上微调大型语言模型

数据集:自己的数据集，这里安装了Hugging Face的datasets，这个是备选，装不装无所谓，因为这玩意挺难用的 PIP安装命令如下： pip install -q -U bitsandbytes...pip install -q -U git+https://github.com/huggingface/transformers.git pip install -q -U git+https...bnb_4bit_compute_dtype:当以4位加载和存储模型时，在需要时对其进行部分量化，并以16位精度(bfloat16)进行所有计算。...3、数据集对于这个演示，我们使用“english_quotes”数据集。这是一个由名言组成的数据集，在CC BY 4.0许可下发布。我们为了方便使用datasets直接加载。...它将使用分页实现更好的内存管理。没有它可能会出现内存不足错误。在Google Colab上运行这个微调只需要5分钟。VRAM消耗的峰值是15gb。它有用吗?让我们试试推理。

7223 0

自然语言处理学术速递

与以前的健壮方法不同，Secoco使NMT能够在翻译解码过程中同时显式地纠正噪声输入和删除特定错误。Secoco能够在两个真实世界的测试集和一个具有良好解释性的基准WMT数据集上实现强基线的显著改进。...在三个不同领域的不平衡程度不同的数据集上的结果表明，当使用生成的文本来平衡数据集时，机器学习和深度学习模型在情感分类上的F1分数提高了2.79%~9.28%。...使用生成的伪标签组合这两个数据集，以创建一个名为CMTRA的自定义数据集。由于德拉威语资源不足，我们的方法增加了语言模型的训练数据量。我们在新构建的数据集上微调了几个最近的预训练语言模型。...然而，当应用于嘈杂的真实数据时，通用基准数据集的结果通常不能反映模型的可靠性和鲁棒性。...鉴于缺乏训练数据，我们使用了一个以查询为中心的总结系统，该系统使用BioASQ8b训练数据集进行训练，并尝试了检索文档和片段的方法。

7152 0

大语言模型中的常用评估指标

def calc_em_score(answers, prediction): em = 0 for ans in answers: # 删掉标点符号 ans...prediction_ = remove_punctuation(prediction) if ans_ == prediction_: # 只有在预测和答案完全一样时...def calc_f1_score(answers, prediction): f1_scores = [] for ans in answers: # 分词后的答案，分词方法参见附录...1、一个句子的概率，有如下定义，x 代表一个字符，它们组合在一起构成一个句子，句子的概率就等于词的概率相乘：在这里插入图片描述 unigram 对应只考虑一个词出现概率的算法，相当于词出现概率相互独立...参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/44107044 https://huggingface.co/docs/transformers/perplexity 进一步参考资料

1.7K3 0

BERT-IMDB电影评论情感分类实战：SwanLab可视化训练（完整训练代码）

这篇文章我将带大家使用SwanLab、transformers、datasets三个开源工具，完成从数据集准备、代码编写、可视化训练的全过程。...代码中用transformers主要用于加载模型、训练以及推理。 datasets：同样是HuggingFace出品的数据集工具，可以下载来自huggingface社区上的数据集。.../bert-base-uncased', num_labels=2) 3.加载IMDB数据集 IMDB数据集（Internet Movie Database Dataset）是自然语言处理（NLP）领域中一个非常著名和广泛使用的数据集...我们同样直接下载HuggingFace上的imdb数据集，执行下面的代码，会自动下载数据集并加载： from datasets import load_dataset # 加载IMDB数据集 dataset...在首次使用SwanLab时，需要去官网注册一下账号，然后在用户设置复制一下你的API Key。

2451 0

Huggingface🤗NLP笔记8：使用PyTorch来微调模型「初级教程完结撒花ヽ(°▽°)ノ」

数据集预处理在Huggingface官方教程里提到，在使用pytorch的dataloader之前，我们需要做一些事情：把dataset中一些不需要的列给去掉了，比如‘sentence1’，‘sentence2...但在Huggingface的datasets中，数据集的标签一般命名为"label"或者"label_ids"，那为什么在前两集中，我们没有对标签名进行处理呢？...因此实际上，这应该是教程中的一个小错误，我们不需要手动设计（前两天在Huggingface GitHub上提了issue，作者证实了，确实不用手动设置）。...---- 下面开始正式使用pytorch来训练：首先是跟之前一样，我们需要加载数据集、tokenizer，然后把数据集通过map的方式进行预处理。...但鉴于Transformer训练时，最常用的优化器就是AdamW，这里Huggingface也直接在transformers库中加入了AdamW这个优化器，还贴心地配备了lr_scheduler，方便我们直接使用

1.8K2 0

使用大语言模型集成工具 LangChain 创建自己的论文汇总和查询工具

LangChain的基本使用方法我们先了解LangChain的基本使用情况，所以这里使用HuggingFace为例，介绍LangChain最基本的用法。...Please try to give me the most beneficial answers to my question with reasoning for why they are correct.../all-MiniLM-L6-v2') 2、创建langchain索引 Langhchain支持多种数据加载器和多种数据格式，需要通过它的数据加载器将我们的数据集加载并且放入索引中： my_loader...这个示例将使用FAISS (Facebook AI相似度搜索)，这是一个用于高效相似度搜索和密集向量聚类的开源库。它用于构建大规模的向量数据库，可以通过查询来检索与给定查询向量最相似的向量。...在FAISS矢量数据库中，每个矢量都表示为高维空间中的一个点。可以使用不同的索引方法对向量进行快速最近邻搜索，例如IVF、HNSW和PQ。

4182 1

大语言模型--开源数据集

5652 0

探索MoonDream：一个小型但强大的视觉语言模型

它可以在各种设备上运行。这意味着，无论您是艺术家、开发者还是普通用户，MoonDream都能够帮助您将视觉数据转化为有意义的语言。为什么应该关注MoonDream？...首先，它的性能在多个数据集上表现出色，如VQAv2和GQA，展示了其强大的图像理解能力。其次，MoonDream易于使用，只需简单的命令行操作或Gradio界面，就可以与模型互动，探索图像的各个方面。...运行模型：使用transformers脚本在CPU上运行模型 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from PIL...在使用模型时，用户应意识到这一点，并对其生成的内容持谨慎态度。情感和微妙性的理解：尽管MoonDream能够提供关于图像的详细描述，但它可能在理解图像的情感和微妙性方面存在局限。...它不仅在多个数据集上的表现出色，如VQAv2和GQA，而且易于部署和使用，无论是在命令行界面还是通过Gradio界面，都能提供丰富的交互体验。然而，MoonDream并非完美无缺。

2281 0

【智能车】关于逐飞科技RT1021开源库在使用Keil首次编译一个工程时，出现一个错误的问题

\scf\RT1021_nor_zf_ram_v.scf** 编译没有错误。 2.**目标工程 nor_zf_ram_v5 和分散文件 ....\scf\RT1021_nor_zf_ram_v5.scf** 编译没有错误。 3.**目标工程 nor_zf_ram_v6和分散文件 ....三、总结一、问题描述文末有开源库链接昨晚，将逐飞科技RT1021开源库下载后，试着把里面的一个工程编译了一下，结果出现了一个错误：....问题出现在哪里呢？试了网上的所有方法，都不行。算了，我就随便在逐飞科技的智能车群里问了一下，今天早上有人回复我说： ? 二、问题解决今天下午，按照他的说法，我就试了一下，果然就成功了！！！...可以发现逐飞科技RT1021开源库每个example的工程里面包含两个目标工程，分别是nor_zf_ram_v5 和 nor_zf_ram_v6，我们需要使用的是 nor_zf_ram_v5，Linker

3.9K2 0

【RWKV】如何新增一个自定义的Tokenizer和模型到HuggingFace

数据集ppl正确性检查工具等等。...模型转换，检查lambda数据集正确性等的教程。...使用此仓库（https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer）的Huggingface项目上传转换后的模型到Huggingface上时，如果bin文件太大需要使用这个指令...check_lambda文件夹下的lambda_pt.py和lambda_hf.py文件分别使用RWKV4 World 169M的原始PyTorch模型和HuggingFace模型对lambda数据集进行评估...__init__ 的时机应该是在构造self.encoder之后，即：在这里插入图片描述否则会在当前最新的transformers==4.34版本中造成下面的错误：在这里插入图片描述在模型实现部分踩了一个坑

5793 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云