SUMIN/HuggingFace_transformer
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Broken links fixed related to datasets docs (#27569)

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fixed the broken links belogs to dataset library of transformers
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V.Prasanna kumar
2023-11-18 03:14:09 +05:30
committed by GitHub
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commit ffbcfc0166
84 changed files with 118 additions and 118 deletions
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docs/source/de/preprocessing.md
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@@ -209,7 +209,7 @@ Audioeingaben werden anders vorverarbeitet als Texteingaben, aber das Endziel bl
pip install datasets
```
Laden Sie den [MInDS-14](https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14) Datensatz (weitere Informationen zum Laden eines Datensatzes finden Sie im 🤗 [Datasets tutorial](https://huggingface.co/docs/datasets/load_hub.html)):
Laden Sie den [MInDS-14](https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14) Datensatz (weitere Informationen zum Laden eines Datensatzes finden Sie im 🤗 [Datasets tutorial](https://huggingface.co/docs/datasets/load_hub)):
```py
>>> from datasets import load_dataset, Audio
@@ -344,7 +344,7 @@ Laden wir den [food101](https://huggingface.co/datasets/food101) Datensatz für
>>> dataset = load_dataset("food101", split="train[:100]")
```
Als Nächstes sehen Sie sich das Bild mit dem Merkmal 🤗 Datensätze [Bild] (https://huggingface.co/docs/datasets/package_reference/main_classes.html?highlight=image#datasets.Image) an:
Als Nächstes sehen Sie sich das Bild mit dem Merkmal 🤗 Datensätze [Bild] (https://huggingface.co/docs/datasets/package_reference/main_classes?highlight=image#datasets.Image) an:
```py
>>> dataset[0]["image"]
@@ -385,7 +385,7 @@ Bei Bildverarbeitungsaufgaben ist es üblich, den Bildern als Teil der Vorverarb
... return examples
```
3. Dann verwenden Sie 🤗 Datasets [`set_transform`](https://huggingface.co/docs/datasets/process.html#format-transform), um die Transformationen im laufenden Betrieb anzuwenden:
3. Dann verwenden Sie 🤗 Datasets [`set_transform`](https://huggingface.co/docs/datasets/process#format-transform), um die Transformationen im laufenden Betrieb anzuwenden:
```py
>>> dataset.set_transform(transforms)

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docs/source/de/quicktour.md
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@@ -121,7 +121,7 @@ Erstellen wir eine [`pipeline`] mit der Aufgabe die wir lösen und dem Modell we
>>> speech_recognizer = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-base-960h")
```
Als nächstes laden wir den Datensatz (siehe 🤗 Datasets [Quick Start](https://huggingface.co/docs/datasets/quickstart.html) für mehr Details) welches wir nutzen möchten. Zum Beispiel laden wir den [MInDS-14](https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14) Datensatz:
Als nächstes laden wir den Datensatz (siehe 🤗 Datasets [Quick Start](https://huggingface.co/docs/datasets/quickstart) für mehr Details) welches wir nutzen möchten. Zum Beispiel laden wir den [MInDS-14](https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14) Datensatz:
```py
>>> from datasets import load_dataset, Audio

2
docs/source/de/training.md
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@@ -43,7 +43,7 @@ Laden Sie zunächst den Datensatz [Yelp Reviews](https://huggingface.co/datasets
'text': 'My expectations for McDonalds are t rarely high. But for one to still fail so spectacularly...that takes something special!\\nThe cashier took my friends\'s order, then promptly ignored me. I had to force myself in front of a cashier who opened his register to wait on the person BEHIND me. I waited over five minutes for a gigantic order that included precisely one kid\'s meal. After watching two people who ordered after me be handed their food, I asked where mine was. The manager started yelling at the cashiers for \\"serving off their orders\\" when they didn\'t have their food. But neither cashier was anywhere near those controls, and the manager was the one serving food to customers and clearing the boards.\\nThe manager was rude when giving me my order. She didn\'t make sure that I had everything ON MY RECEIPT, and never even had the decency to apologize that I felt I was getting poor service.\\nI\'ve eaten at various McDonalds restaurants for over 30 years. I\'ve worked at more than one location. I expect bad days, bad moods, and the occasional mistake. But I have yet to have a decent experience at this store. It will remain a place I avoid unless someone in my party needs to avoid illness from low blood sugar. Perhaps I should go back to the racially biased service of Steak n Shake instead!'}
```
Wie Sie nun wissen, benötigen Sie einen Tokenizer, um den Text zu verarbeiten und eine Auffüll- und Abschneidungsstrategie einzubauen, um mit variablen Sequenzlängen umzugehen. Um Ihren Datensatz in einem Schritt zu verarbeiten, verwenden Sie die 🤗 Methode Datasets [`map`](https://huggingface.co/docs/datasets/process.html#map), um eine Vorverarbeitungsfunktion auf den gesamten Datensatz anzuwenden:
Wie Sie nun wissen, benötigen Sie einen Tokenizer, um den Text zu verarbeiten und eine Auffüll- und Abschneidungsstrategie einzubauen, um mit variablen Sequenzlängen umzugehen. Um Ihren Datensatz in einem Schritt zu verarbeiten, verwenden Sie die 🤗 Methode Datasets [`map`](https://huggingface.co/docs/datasets/process#map), um eine Vorverarbeitungsfunktion auf den gesamten Datensatz anzuwenden:
```py
>>> from transformers import AutoTokenizer