我正在尝试可视化几个PyTorch数据集。对于IMDb数据集，我只得到了负的训练样本。在原始数据集中，阳性和阴性样本是平衡的。
这是我正在使用的代码。它基于T5

from torch.utils.data import DataLoader
from functools import partial
from torchtext.datasets import IMDB

imdb_datapipe = IMDB(split='test')

labels = {"1": "negative", "2": "positive"}
def process_labels(labels, x):
    return x[1], labels[str(x[0])]

imdb_datapipe = imdb_datapipe.map(partial(process_labels, labels))
imdb_datapipe = imdb_datapipe.batch(2)
imdb_datapipe = imdb_datapipe.shuffle()
imdb_datapipe = imdb_datapipe.rows2columnar(["text", "label"])
imdb_dataloader = DataLoader(imdb_datapipe, batch_size=None)

it = iter(imdb_dataloader)

for _ in range(10):
    sample = next(it)
    for text,label in zip(sample['text'], sample['label']):
        print(f"{label}: {text[:100]}")

我错过了什么？