fromdatasetsimportload_dataset dataset = load_dataset(path='squad', split='train') 2.2 从本地加载数据集 2.2.1 加载指定格式的文件 用path参数指定数据集格式 json格式,path="json" csv格式,path="csv" 纯文本格式,path="text" dataframe格式,path="panda" ...
importdatasetsdataset=datasets.load_dataset("codeparrot/self-instruct-starcoder", cache_dir="./hf_cache") ⌛ 结果下载到一半: ConnectionError:Couldn'treach https://huggingface.co/datasets/codeparrot/self-instruct-starcoder/resolve/fdfa8ceb317670e982aa246d8e799c52338a74a7/data/curated-00000-of-00...
from datasets import load_dataset# 加载数据dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train')print(dataset)打印结果：Dataset({ features: ['text', 'label'], num_rows: 9600}){'text': '选择珠江花园的原因就是方便，有电动扶梯直接到达海边，周围餐馆、食廊、商场、超市、摊位...
print(dataset) ``` 在上面的代码示例中,我们首先从datasets模块中导入load_dataset方法,然后使用load_dataset方法加载IMDB数据集,并最后打印出数据集的信息。这样,你就成功实现了“from datasets import load_dataset”。 希望通过本文的步骤和示例代码,你已经掌握了如何使用datasets库中的load_dataset方法来加载和处理数...
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({ ...
#1.1.3 手写数字数据集的光学识别[图像处理,分类]fromsklearn.datasetsimportload_digitsimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as plt digits_data_bunch=load_digits() #print("数据集说明:",digits_data_bunch.DESCR) # 比较详细的数据,很长#print("像素点:",digits_data_bunch.feature_names)#...
dataset_partition_prep azureml.opendatasets.dataaccess.pandas_data_load_limit azureml.opendatasets.enrichers.common_weather_enricher azureml.opendatasets.enrichers.enricher azureml.opendatasets.enrichers.holiday_enricher azureml.opendatasets.environ azureml.opendatasets.granularities.granularity azureml....
pip install tensorflow-datasetsimporttensorflow_datasetsastfdsimporttensorflowastf# Construct a tf.data.Datasetds=tfds.load('mnist',split='train',as_supervised=True,shuffle_files=True)# Build your input pipelineds=ds.shuffle(1000).batch(128).prefetch(10).take(5)forimage,labelinds:pass...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('json', data_files='my_file.json') JSON 文件可以有多种格式,但我们认为最有效的格式是拥有多个 JSON 对象;每行代表一个单独的数据行。例如: {"a": 1, "b": 2.0, "c": "foo", "d": false} {"a": 4, "b": -5.5, "c": nul...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("squad", split="train") dataset.features {'answers': Sequence(feature={'text': Value(dtype='string', id=None), 'answer_start': Value(dtype='int32', id=None)}, length=-1, id=None), 'context': Value(dtype='string', id=None...