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 使用datasets.load_dataset函数加载本地数据集: 使用load_dataset函数,并指定path参数为本地数据集文件的...
用于从文件夹中的图像文件直接生成一个tf.data.Dataset对象，这个对象可以很容易地用于训练和验证机器学习...
from datasets import load_dataset c4_subset = load_dataset('allenai/c4', data_files='en/c4-train.0000*-of-01024.json.gz') 使用split参数指定自定义拆分(见下一节) 1.2 本地和远程文件 本地或远程的数据集,存储类型为csv,json,txt或parquet文件都可以加载: 1.2.1 CSV #多个 CSV 文件: dataset ...
datasets库支持从多种来源加载数据,包括本地文件、远程URL和Hugging Face数据集仓库。要加载自定义数据,你可以将数据保存在本地,并使用datasets库的load_dataset函数来加载。 假设你有一个名为my_data.csv的CSV文件,其中包含两列:text和label。你可以使用以下代码加载该数据集: from datasets import load_dataset # ...
一、Dataset类是什么? 二、改写步骤 1.引入库 2.数据集介绍 3.数据集改写 4.数据集调用 总结 前言 复现以前的论文时,源代码中对数据集的处理还都是作者自己写的,而现在大部分pytorch写的代码中都是使用Dataset类结合DataLoader对数据集进行读取,因此尝试自己将源代码改写为符合Dataset类要求的结构,网上已经有很丰...
DataSet检索数据集的特征,并一次标记单个样本。在训练模型时,我们通常希望在“minibatches”中传递样本,在每个epoch重新shuffle数据以减少模型过度拟合,并使用Python的多处理来加速数据检索 3.2 DataLoder类源码参数说明 def __init__(self, dataset: Dataset[T_co], batch_size: Optional[int] = 1, ...
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("huaxz/dataset_demo"...
dataset = load_dataset('/opt/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/datasets/csv.py', data_files=files, delimiter='\t') 这里有一点需要注意,原始用法是load_dataset('csv', files),然后再load数据集的时候会从datasets github库中拉取读取csv数据的脚本,用此脚本来读取本地数据。但是在读取的过程中非常容...
for example in dataset: print(example['text']) 需要注意的是,这里的路径应替换为实际存储数据集的路径,且数据集格式应与代码中的处理方式相匹配。 三、从本地文件夹加载数据集 对于存储在本地文件夹中的数据集,可以使用datasets.load_dataset()函数,并传入文件夹的路径。例如,如果数据集文件夹位于/path/to/...
思路:本地在线加载数据集,然后导出数据集到磁盘,最后在服务器加载进去。 推荐指数:5星 在线加载数据集,并导出至本地指定路径 import os.path from datasets import load_dataset now_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) target_dir_path = os.path.join(now_dir, "my_cnn_dailymail") da...