使用dict 创建 dataset,字典中的key对应特征列,比如构建一个文本分类的dataset from datasets import Dataset data_dict = { "text":["心情很好", "心情很差"], "label":["正面", "负面"] } dataset = Dataset.from_dict(data_dict) Dataset({ features: ['text', 'label'], num_rows: 2 }) 3....
通过datasets.Features使用from_dict或from_pandas方法构造显式模式来避免潜在错误。有关如何明确指定您自己的功能的更多详细信息,请参阅故障排除( Troubleshooting)。 1.2.6 Offline离线(见原文) 1.3 切片拆分(Slice splits) 切片有两种选择: 字符串:简单的情况下使用,字符串更紧凑和可读 datasets.ReadInstruction:更...
示例2: build_model # 需要导入模块: import datasets [as 别名]# 或者: from datasets import__dict__[as 别名]defbuild_model():model = models.__dict__[args.arch](pretrained=True, num_classes=101) model.cuda()returnmodel 开发者ID:bryanyzhu,项目名称:two-stream-pytorch,代码行数:7,代码来源:...
importpandasaspdfromdatasetsimportDataset my_dict={"a":[1,2,3],"b":['A','B','C']}dataset1=Dataset.from_dict(my_dict)df=pd.DataFrame(my_dict)dataset2=Dataset.from_pandas(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 查看数据 数据结构 数据结构包括: 数据集的划分:train,valid,test数据集 数...
load_from_disk:用于加载HuggingFacet 自定义的数据文件,并返回 DatasetDict 或 Dataset 二、Dataset(数据集) (1)Dataset:数据集对象,代表一个数据集,用于单个数据集的保存、加载、处理等操作 (2)本节介绍 Dateset 对象的常用操作 2.1 创建 Dataset 数据集 ...
导入Dataset和DatasetDict类: 在你的Python脚本或Jupyter Notebook中,使用以下代码来导入Dataset和DatasetDict类: python from datasets import Dataset, DatasetDict 使用Dataset和DatasetDict: 一旦导入,你就可以使用这些类来加载、处理和管理数据集了。以下是一些基本的使用示例: 加载一个数据集: python dataset = ...
从字典加载**：使用`datasets.Dataset.from_dict`。从DataFrame加载**：使用`datasets.Dataset.from_pandas`。明确指定功能**：使用`datasets.Features`避免潜在错误。4. **离线加载**：如果数据集需要手动下载，使用`data_dir`参数指定文件路径。5. **切片和拆分**：选择数据集的字段和拆分大小。支持...
Expected behavior The datasets are correctly concatenated. Environment info datasets==2.8.0 Hi ! Thanks for reporting :) I managed to reproduce the hub using fromdatasetsimportconcatenate_datasets,Dataset,load_from_diskDataset.from_dict({"a":range(9)}).save_to_disk("tmp/ds1")ds1=load_from_...
from datasets import load_dataset 1. 一、基本使用 1.加载在线数据集 datasets = load_dataset("madao33/new-title-chinese") datasets ''' DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['title', 'content'], num_rows: 5850 }) validation: Dataset({ ...
defbuild_basic_dataset(data_dict, name):""" @summary: Builds a dataset list from a dictionary of key-value pairs @param data_dict: Url amendments and values for the dataset list @type data_dict: Dictionary @param name: Name of the test parameter ...