1. load_dataset参数 load_dataset有以下参数,具体可参考源码 defload_dataset( path: str, name: Optional[str] = None, data_dir: Optional[str] = None, data_files: Union[Dict, List] = None, split: Optional[Union[str, Split]] = None, ...
使用load_dataset函数并传入数据集名称来加载数据集。这个函数会下载数据集(如果尚未下载)并将其加载到内存中。 python dataset = load_dataset(dataset_name) 对于某些数据集,你可能还需要指定其他参数,如数据集的版本或分割(例如训练集、验证集或测试集)。你可以通过查阅datasets库的文档来了解更多细节。 5. (可...
datasets.load_dataset限制范围 `datasets.load_dataset`函数是Hugging Face库中一个非常实用的函数,用于加载和下载各种NLP数据集。它允许你访问预定义的数据集以及用户自定义的数据集。 `load_dataset`函数的第一个参数是要加载的数据集的名称,可以是预定义的数据集,也可以是用户自定义的本地数据集。预定义的数据集...
importos os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"fromdatasetsimportload_dataset dataset=load_dataset(path='squad',split='train')print(dataset) 因为原网址是不可用的,如图 hf 原网址 上面修改的环境变量是在 datasets 库中的 config.py 文件中的变量,如下图: 环境变量...
主要是load_dataset函数的使用,一般分在线从huggingface的数据库里加载和本地加载,本篇先介绍本地加载 本地加载 加载文件夹和jsonl import datasets from datasets import load_dataset dataset = load_dataset(path="imagefolder", data_dir="test_huggingface") # 直接这样也是可以的 #dataset = load_dataset("im...
print(dataset) 上述代码使用load_dataset函数加载CSV文件,并将其分割为训练集。你可以通过print(dataset)来查看数据集的结构和内容。 三、处理自定义数据 datasets库提供了丰富的数据处理功能,包括数据清洗、数据转换和特征提取等。你可以使用datasets库来处理自定义数据,以满足你的需求。 以下是一个简单的例子,展示了...
dataset=datasets.load_dataset('cifar10')image=dataset['train'][0] 1. 2. 这样,我们就可以访问图像数据集中的第一个图像了。我们可以使用PIL库或其他图像处理库来显示和处理这些图像。 示例:使用datasets库进行情感分类 让我们通过一个例子来演示如何使用datasets库进行情感分类任务。我们将使用IMDB电影评论数据集...
本地数据集会先load,然后放到.cache文件夹下面去,示例代码如下: from datasets import load_datasetsquad_it_dataset= load_dataset("json", data_files="./data/SQuAD_it-train.json", field="data") #也可以加载文本文件 dataset = load_dataset('text', data_files={'train': ['my_text_1.txt', '...
dataset=load_dataset('imdb') 这将加载IMDB电影评论数据集,它是一个文本分类任务,用于判断评论是正面还是负面。 2.2.3 步骤3: 查看数据集 查看数据集的结构和前几条数据: 代码语言:javascript 复制 print(dataset['train'][:5]) 2.2.4 步骤4: 数据预处理 ...
dataset = load_dataset('imdb') 这将加载IMDB电影评论数据集,它是一个文本分类任务,用于判断评论是正面还是负面。 2.2.3 步骤3: 查看数据集 查看数据集的结构和前几条数据: print(dataset['train'][:5]) 2.2.4 步骤4: 数据预处理 通常需要对数据进行预处理,比如使用Transformers的分词器进行文本编码。假设...