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
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docs/source/pt/training.md
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@@ -52,7 +52,7 @@ Comece carregando o dataset [Yelp Reviews](https://huggingface.co/datasets/yelp_
Como já sabe, é necessário ter um tokenizador para processar o texto e incluir uma estratégia de padding e truncamento,
para manejar qualquer tamanho varíavel de sequência. Para processar o seu dataset em apenas um passo, utilize o método de
🤗 Datasets [`map`](https://huggingface.co/docs/datasets/process.html#map) para aplicar uma função de preprocessamento sobre
🤗 Datasets [`map`](https://huggingface.co/docs/datasets/process#map) para aplicar uma função de preprocessamento sobre
todo o dataset.
```py
@@ -126,7 +126,7 @@ Especifique onde salvar os checkpoints do treinamento:
O [`Trainer`] não avalia automaticamente o rendimento do modelo durante o treinamento. Será necessário passar ao
[`Trainer`] uma função para calcular e fazer um diagnóstico sobre as métricas. A biblioteca 🤗 Datasets proporciona
uma função de [`accuracy`](https://huggingface.co/metrics/accuracy) simples que pode ser carregada com a função
`load_metric` (ver este [tutorial](https://huggingface.co/docs/datasets/metrics.html) para mais informações):
`load_metric` (ver este [tutorial](https://huggingface.co/docs/datasets/metrics) para mais informações):
```py
>>> import numpy as np
@@ -203,7 +203,7 @@ Assegure-se de especificar os `return_tensors` para retornar os tensores do Tens
</Tip>
Em seguida, converta os datasets tokenizados em datasets do TensorFlow com o método
[`to_tf_dataset`](https://huggingface.co/docs/datasets/package_reference/main_classes.html#datasets.Dataset.to_tf_dataset).
[`to_tf_dataset`](https://huggingface.co/docs/datasets/package_reference/main_classes#datasets.Dataset.to_tf_dataset).
Especifique suas entradas em `columns` e seu rótulo em `label_cols`:
```py
@@ -385,7 +385,7 @@ uma barra de progresso sobre o número de passos percorridos no treinamento atua
Da mesma forma que é necessário adicionar uma função de avaliação ao [`Trainer`], é necessário fazer o mesmo quando
escrevendo o próprio ciclo de treinamento. Contudo, em vez de calcular e retornar a métrica final de cada época,
você deverá adicionar todos os batches com [`add_batch`](https://huggingface.co/docs/datasets/package_reference/main_classes.html?highlight=add_batch#datasets.Metric.add_batch)
você deverá adicionar todos os batches com [`add_batch`](https://huggingface.co/docs/datasets/package_reference/main_classes?highlight=add_batch#datasets.Metric.add_batch)
e calcular a métrica apenas no final.
```py