datasets.load("name")下载好，mac下载地址是/Users/$user_name /tensorflow_datasets, 然后里面下载好...
点击链接直接下载。比如我的数据集的链接是：http://www.phontron.com/data/qi18naacl-dataset.tar.gz...
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...
后面通过直接指定path等于相关数据集的名字就能下载并加载相关数据集 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" ...
使用datasets.load_data时，加载数据集报错，从hugging face下载文件缺失。hfdataset = load_dataset(path...
datasets.load_dataset函数加载本地数据集时,可以遵循以下步骤: 准备本地数据集文件: 确保你的本地数据集文件已经准备好,并且格式正确(如CSV、JSON、TXT等)。 导入datasets库: 在你的Python脚本或Jupyter Notebook中导入datasets库。python from datasets import load_dataset ...
paths_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(all_image_paths) image_ds = paths_ds.map(load_and_preprocess_image) image_ds 1. 2. 3. <MapDataset shapes: (192, 192, 3), types: tf.float32> 将此序列化至一个 TFRecord 文件你首先将该 tensor(张量)数据集转化为一个字符串数据集 ds = ...
下载数据集: xxxxxxxxxx from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("glue", "mrpc") 上传数据集: 首先安装必要的库: xxxxxxxxxx pip install huggingface_hub 然后再命令行中登录 Hugging Face 账户: xxxxxxxxxx huggingface-cli login 最后在代码中上传数据集: xxxxxxxxxx dataset.push_to_hub...
Or similarly, I must spacify that env var to resuse the cache, IE, no arg to load_dataset helps it reuse the cache: import os os.environ["HF_DATASETS_OFFLINE"] = "1" import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) import datasets # >>> datasets.__version__ # '2.18.0' datas...
datasets.load_dataset 限制范围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...