Seqio是一个基于任务的数据集，用于预处理以及评估序列模型。
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简介：
SeqIO 致力于基于任务的数据集处理，并提供序列模型评估的功能。 SeqIO 作为一个强大的库，专门设计用于处理那些需要输入到下游序列模型中的序列数据。它通过构建可扩展的数据管道来工作，同时尽可能地减少对 TensorFlow 的依赖。 尤其值得一提的是，仅需一行代码即可将返回的数据集转换成 NumPy 迭代器，从而确保了其与各种框架（例如 PyTorch 或 JAX）的完全兼容性。 目前，SeqIO 系统默认假设数据集遵循序列模式，这意味着每个特征都以一维数组的形式呈现。 它能够自然地支持音频文本等多种模式。 只要图像被表示为序列（例如，图像帧序列），它也能提供相应的支持。 为了进一步拓展其应用范围，并支持更高维度的数据结构，我们计划在未来移除这一限制。 SeqIO 是一个经过重构的库（旨在整合 Transformer 实现），主要用于训练基于 T5 模型。 如果您之前曾使用过 t5.data 并希望了解 SeqIO 的区别，请查阅相关文档。 通过提供的教程，用户可以在更高的抽象级别上利用 SeqIO 进行一系列操作：首先定义一个 Task (以及可选的 Mixture)。 然后根据所选模型架构定义特征提取器 (或直接使用现有的)。
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