数据集的原始地址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST是由Yann LeCun等人提供的免费的图像识别的数据集,其中包括60000个训练样本和10000个测试样本,其中图拍了的尺寸已经进行的标准化的处理,都是黑白的图像,大小为28X28 执行代码,下载数据,观察数据类型: import torchvision dataset = torchvision.datasets.M...
这段Python代码定义了一个名为get_dataset的函数,其目的是根据给定的参数加载和预处理一个数据集。下面是该函数的逐步解读: 函数参数: tokenizer: 一个预训练的tokenizer对象,用于处理文本数据。 model_args, data_args, training_args: 分别包含模型、数据和训练的参数。 stage: 指定当前的训练阶段,如"pt"(预训练...
returnlen(self.train_set) '''load_data也是我们自定义的函数,用途:读取数据集中的数据 ( 图片数据+标签label )''' defload_data(self,data_folder, data_name, label_name): withgzip.open(os.path.join(data_folder,label_name), 'rb')aslbpath:#gzip.open()解压函数 rb表示的是读取二进制数据 y_...
01 dataset数据集的加载方式拆解 config = { : : : { : { : : : data_handler_config}: { : (): (): ()}}}ds = init_instance_by_config(config)官方的例子使用了大量的init_instance_by_config，我们可以跟进代码看看细节。主要我们需要把handler变成我们自己的。 DatasetH(带Handler的D...
dataset (Dataset):加载数据集,即自己定义后的Dataset batch_size (int, optional):batch大小,默认为1 shuffle (bool, optional):如果为True表示每个迭代随机打乱 num_workers (int, optional):几个经常来处理数据 pin_memory (bool, optional): 如果设置为True,将tensors拷贝到CUDA中的固定内存 ...
Python加载数据集代码 在数据科学和机器学习领域,数据集是进行模型训练和评估的关键组成部分。Python提供了许多方便的库和工具来加载各种类型的数据集。本文将介绍使用Python加载数据集的一些常用方法和库,并提供相应的代码示例。 1. CSV文件 CSV(逗号分隔值)是一种常见的数据格式,通常用于存储和交换表格数据。Python的...
使用torchvision.datasets.ImageFolder() 就可以直接加载处理好的数据集啦! import os import torch import torchvision.datasets as datasets root = 'data/imagenet' def get_imagenet(root, train = True, transform = None, target_transform = None): if train: root = os.path.join(root, 'train') else...
在训练大模型使用LLaMa Factory对模型进行微调时,需要使用自己创建的数据集。加载数据集的前提是要在dataset-info中添加数据集路径和SHA1值。 在计算机科学和信息安全领域,哈希值是一种对数据进行唯一标识的方法。MD5 和 SHA1 是两种常用的哈希算法,它们经常用于验证文件的完整性。在这篇博客中,我们将介绍一个用 Pyt...
#加载数据集(x,y),(x_test,y_test) =keras.datasets.mnist.load_data()#转化为tensor并实现迭代db =tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x_test)#打印迭代数据的shapeprint(next(iter(db)).shape)#将img和label封装为同一次迭代db =tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test,y_test))print(next(ite...