Fix id2label types (#337)

huggingface · Oct 10, 2022 · 448547b · 448547b
1 parent 9f65007
commit 448547b
Show file tree

Hide file tree

Showing 5 changed files with 10 additions and 10 deletions.
diff --git a/chapters/en/chapter7/2.mdx b/chapters/en/chapter7/2.mdx
@@ -403,7 +403,7 @@ Since we are working on a token classification problem, we will use the `TFAutoM
 They should be set by two dictionaries, `id2label` and `label2id`, which contain the mapping from ID to label and vice versa:
 
 ```py
-id2label = {str(i): label for i, label in enumerate(label_names)}
+id2label = {i: label for i, label in enumerate(label_names)}
 label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}
 ```
 
@@ -653,7 +653,7 @@ Since we are working on a token classification problem, we will use the `AutoMod
 They should be set by two dictionaries, `id2label` and `label2id`, which contain the mappings from ID to label and vice versa:
 
 ```py
-id2label = {str(i): label for i, label in enumerate(label_names)}
+id2label = {i: label for i, label in enumerate(label_names)}
 label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}
 ```
 

diff --git a/chapters/fr/chapter7/2.mdx b/chapters/fr/chapter7/2.mdx
@@ -403,7 +403,7 @@ Puisque nous travaillons sur un problème de classification de *tokens*, nous al
 Elles devraient être définies par deux dictionnaires, `id2label` et `label2id`, qui contiennent la correspondance de l'identifiant à l'étiquette et vice versa :
 
 ```py
-id2label = {str(i): label for i, label in enumerate(label_names)}
+id2label = {i: label for i, label in enumerate(label_names)}
 label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}
 ```
 
@@ -653,7 +653,7 @@ Puisque nous travaillons sur un problème de classification de *tokens*, nous al
 Elles devraient être définies par deux dictionnaires, `id2label` et `label2id`, qui contiennent les correspondances entre identifiants et étiquettes et vice versa :
 
 ```py
-id2label = {str(i): label for i, label in enumerate(label_names)}
+id2label = {i: label for i, label in enumerate(label_names)}
 label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}
 ```
 

diff --git a/chapters/ja/chapter7/2.mdx b/chapters/ja/chapter7/2.mdx
@@ -409,7 +409,7 @@ tf_eval_dataset = tokenized_datasets["validation"].to_tf_dataset(
 id2label` と `label2id` という 2 つの辞書型データがあり、ID からラベル、ラベルから ID へのマッピングを設定することができます。
 
 ```py
-id2label = {str(i): label for i, label in enumerate(label_names)}
+id2label = {i: label for i, label in enumerate(label_names)}
 label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}
 ```
 
@@ -675,7 +675,7 @@ metric.compute(predictions=[all_predictions], references=[all_labels])
 id2label` と `label2id` という 2 つの辞書型データがあり、ID からラベル、ラベルから ID へのマッピングを設定することができます。
 
 ```py
-id2label = {str(i): label for i, label in enumerate(label_names)}
+id2label = {i: label for i, label in enumerate(label_names)}
 label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}
 ```
 

diff --git a/chapters/vi/chapter7/2.mdx b/chapters/vi/chapter7/2.mdx
@@ -435,7 +435,7 @@ Vì chúng tôi đang giải quyết vấn đề phân loại token, chúng ta s
 Chúng phải được đặt bởi hai từ điển, `id2label` và `label2id`, chứa ánh xạ từ ID đến nhãn và ngược lại:
 
 ```py
-id2label = {str(i): label for i, label in enumerate(label_names)}
+id2label = {i: label for i, label in enumerate(label_names)}
 label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}
 ```
 
@@ -683,7 +683,7 @@ Vì chúng ta đang giải quyết vấn đề phân loại token, chúng ta s
 Chúng phải được đặt bởi hai từ điển, `id2label` và `label2id`, chứa các ánh xạ từ ID đến nhãn và ngược lại:
 
 ```py
-id2label = {str(i): label for i, label in enumerate(label_names)}
+id2label = {i: label for i, label in enumerate(label_names)}
 label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}
 ```
 

diff --git a/chapters/zh-CN/chapter7/2.mdx b/chapters/zh-CN/chapter7/2.mdx
@@ -403,7 +403,7 @@ tf_eval_dataset = tokenized_datasets["validation"].to_tf_dataset(
 它们应该由两个字典设置， `id2label` 和 `label2id` ，其中包含从 ID 到标签的映射，反之亦然：
 
 ```py
-id2label = {str(i): label for i, label in enumerate(label_names)}
+id2label = {i: label for i, label in enumerate(label_names)}
 label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}
 ```
 
@@ -653,7 +653,7 @@ metric.compute(predictions=[all_predictions], references=[all_labels])
 它们应该由两个字典设置， `id2label` 和 `label2id` ，其中包含从 ID 到标签的映射，反之亦然：
 
 ```py
-id2label = {str(i): label for i, label in enumerate(label_names)}
+id2label = {i: label for i, label in enumerate(label_names)}
 label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}
 ```