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,p
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 Dataset dataset = Dataset.from_csv("./ChnSentiCorp_htl_all.csv") dataset ''' Dataset({ features: ['label', 'review'], num_rows: 7766 }) ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 2.加载文件夹内全部文件作为数据集 dataset = load_dataset("csv", data_dir=...
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...
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({ ...
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...
importdatasetsconfig= datasets.DownloadConfig(resume_download=True, max_retries=100) dataset = datasets.load_dataset("codeparrot/self-instruct-starcoder", cache_dir="./hf_cache", download_config=config) 🤱 再也不用担心下载不了数据集啦!
import datasetsdataset=datasets.load_dataset("yelp_review_full",cache_dir='mypath\data\huggingfacedatasetscache')dataset.save_to_disk('mypath\\data\\yelp_review_full_disk') 将路径文件夹上传到服务器: 可以使用bypy和百度网盘来进行操作,参考我之前撰写的博文bypy:使用Linux命令行上传及下载百度云盘文件(...
load_<dataset_name> 本地加载数据 fetch_<dataset_name> 远程加载数据 make_<dataset_name> 构造数据集 玩具数据集 scikit-learn 内置有一些小型标准数据集,不需要从某个外部网站下载任何文件,用datasets.load_xx()加载。 (一) 波士顿房价 统计了波士顿506处房屋的13种不同特征( 包含城镇犯罪率、一...
importosimporttempfile data_folder = tempfile.mkdtemp() data_paths = mnist_file.download(data_folder, overwrite=True) data_paths 装载文件。 训练作业将在远程计算上运行时非常有用。 Python importgzipimportstructimportpandasaspdimportnumpyasnp# load compressed MNIST gz files and return pandas dataframe...