Hacktoberfest 2026: le issue che i maintainer hanno segnato per ottobre, aperte e adatte ai principianti. Sfoglia le issue Hacktoberfest

Can't load exist dataset for evaluation

Aperta
  • Qualcosa non va?
#589 1 commento 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Non è indicato alcun file del repository né alcun test. Riproduci le due chiamate di caricamento riportate nell’issue, quindi esamina il punto di ingresso per il caricamento delle metriche della libreria di valutazione e i test correlati per determinare se si tratta di un difetto del codice o di una lacuna nella documentazione. Il lavoro è completato quando il flusso di valutazione segnalato ha un comportamento atteso confermato e una modifica corrispondente e attuabile.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Hi, I used dair-ai/emotion to fine-tune the bert-base-cased model to use it for text-classification task.

The dataset is loaded when I load it in this script, so there is no problem up to here:

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("dair-ai/emotion")

But in the evaluation script here:


import numpy as np
import evaluate

predictions = trainer.predict(eval_dataset)

preds = np.argmax(predictions.predictions, axis=-1)

metric = evaluate.load("dair-ai/emotion")

metric.compute(predictions=preds, references=predictions.label_ids)

I got: FileNotFoundError: Couldn't find a module script at /content/dair-ai/emotion/emotion.py. Module 'dair-ai/emotion' doesn't exist on the Hugging Face Hub either.

I tried to find out the reason but did not find the solution.

Lingua principale
Python
Stelle
2.5k
Fork
359
Merge medio
38m
PR unite (30g)
4

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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