2. 从datasets模块中导入load_dataset方法 在你的Python脚本或Jupyter笔记本中,使用以下代码导入load_dataset方法: ```python from datasets import load_dataset ``` 这一步将允许你使用load_dataset方法来加载数据集。 3. 调用load_dataset方法加载数据集 在你的代码中调用load_dataset方法,并传入你想要加载的数据集...
from datasets import load_dataset datasets = load_dataset('cail2018') print(datasets) # 查看数据的结构 datasets_sample = datasets[ "exercise_contest_train" ].shuffle(seed= 42 ).select( range ( 1000 )) 2.2 map map顾名思义就是映射,map接收一个函数,Dataset中的每个元素都会被当作这个函数的输入...
from datasets import load_dataset 3. 指定要加载的数据集名称 datasets库提供了许多预训练的数据集,你可以通过指定数据集的名称来加载它们。例如,要加载“squad”数据集,你可以这样做: python dataset_name = "squad" 4. 使用load_dataset函数加载数据集 使用load_dataset函数并传入数据集名称来加载数据集。这个...
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...
下载数据集使用Dataset.map() 预处理数据加载和计算指标可以在官网来搜索数据集：https://huggingface.co/datasets 二、操作 1. 下载数据集 使用的示例数据集：from datasets import load_dataset# 加载数据dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train')print(dataset)打印结果：Dataset({ ...
#第3章/加载数据集fromdatasetsimportload_datasetdataset=load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp')dataset HuggingFace把数据集存储在谷歌云盘上,国内在线加载会遇到网络问题,你懂的。 DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['text', 'label'],
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({ ...
This is not a problem with "squad_v2" dataset for example. Steps to reproduce the bug cmd line $ python -c "from datasets import load_dataset; print(load_dataset('squad', split='train')[0])" OR Python IDE from datasets import load_dataset ...
> ---> 1 from paddlenlp.datasets import load_dataset 2 import paddlenlp 3 train_ds, dev_ds = paddlenlp.datasets.load_dataset('dureader_qg') 4 5 # for idx in range(2): /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddlenlp/_...
fromdatasetsimportload_dataset dataset = load_dataset('csv', data_files='my_file.csv') If someone needs to load multiple csv file it's possible too. After that, as suggested by @Lin, an easy method to split by training and validation set is the following ...