print(type(datasets_sample_df)) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 2.6 数据的保存 下面这一段比较简单,就直接上官方的教程了,huggingface可以把上面处理好的数据保存成下面的格式: 如果是save_to_disk,那就是保存到本地的文件中,文件格式如下: 3. 如何加载大数据 nlp的训练中经常要加载超大型的语料,...
Pandas 库将数据读取进化到了新的次元,huggingface 提供了 Dataset 输出 DataFrame 类型的操作。 3.1 Dataset 转 DataFrame 方法只有一行: drug_dataset.set_format("pandas") # 如果想转回 Dataset,方法是: drug_dataset.reset_format() # 查看是否真的变成了 DataFrame 类型的数据 print(drug_dataset["train"][...
dataset=load_dataset("path/to/script/loading_script.py",split="train") 编辑加载代码 你可以编辑一个加载数据集代码,下载数据集的代码仓库,然后修改,最后加载。 git clone https://huggingface.co/datasets/eli5fromdatasetsimportload_dataset eli5=load_dataset("path/to/local/eli5") 本地和远程文件 数据集...
import pandas as pd df = pd.DataFrame(dataset) df.head() 使用GPU 现在已经加载了一个关于情感分析的数据集,下面开始创建一个情感分析模型。 首先测试下预测 500 个句子的情绪并测量它需要多少时间。 classifier = pipeline("sentiment-analysis") %time results = classifier(dataset.data["sentence"].to_pyl...
数据集地址:https://huggingface.co/datasets/samsum 1. 下载模型 克隆Meta的Llama推理存储库(包含下载脚本): git clone https://github.com/facebookresearch/llama.git 然后运行下载脚本: bash download.sh 在这里,你只需要下载7B模型就可以了。 2. 将模型转换为Hugging Face支持的格式 ...
from .data_frame_benchmark import DataFrameBenchmark from .mercari import Mercari from .amazon_fine_food_reviews import AmazonFineFoodReviews from .huggingface_dataset import HuggingFaceDatasetDict real_world_datasets = [ 'Titanic', @@ -37,4 +38,8 @@ 'FakeDataset', ] __all__ = real_world...
DataFrame, self._df).copy(deep=False) @property def csv(self) -> StringIO: if self._csv is None: with StringIO() as buffer: self.dataframe.to_csv(buffer, index=False) object.__setattr__(self, "_csv", buffer.getvalue()) return StringIO(self._csv) @dataclass(frozen=True) class...
使用torch.utils.data.TensorDataset 根据Tensor创建数据集(numpy的array,Pandas的DataFrame需要先转换成Tensor)。 使用torchvision.datasets.ImageFolder 根据图片目录创建图片数据集。 继承torch.utils.data.Dataset 创建自定义数据集。 此外,还可以通过 torch.utils.data.random_split 将一个数据集分割成多份,常用于分割训...
Attribute error: DatasetDict' object has no attribute 'to_tf_dataset' To overcome this issue I loaded the content as a pandas Dataframe and then I loaded again using another method: import pandas as pd data = pd.read_csv("file.csv") from datasets import Dataset dataset = Dataset...
base_url = "https://storage.googleapis.com/huggingface-nlp/cache/datasets/wikipedia/20200501.en/1.0.0/" data_files = {"train": base_url + "wikipedia-train.parquet"} wiki = load_dataset("parquet", data_files=data_files, split="train") 1.2.5 内存数据(python字典和DataFrame) datasets可以...