from datasets import get_dataset_split_names get_dataset_split_names("rotten_tomatoes") # ['train', 'validation', 'test'] 指定split 参数加载相应的子集 from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("rotten_tomatoes", split="train") Dataset({ features: ['text', 'label'], num_r...
https://github.com/threeColorFr/pCLUE_main/blob/milestone/run_pclue.py load_dataset 以jsonl文件为例(多行,每一行相同格式的json) load_dataset("json", data_files=test_file, split="train") # 参数split如果为None,则返回一个DatasetDict对象,包含多个Dataset数据集对象(上面代码就train一个);如果给定...
dataset = load_dataset("madao33/new-title-chinese", split="train") dataset ''' Dataset({ features: ['title', 'content'], num_rows: 5850 }) ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 可以取切片 dataset = load_dataset("madao33/new-title-chinese", split="train[10:100]") dataset '''...
除了第一个参数,`load_dataset`函数还有其他可选的参数,可以帮助你限制要加载的数据集的范围。一些常用的参数包括: - split(str或list):指定要加载的数据集的子集,可以是字符串(如"train"、"test"、"validation"等)或者字符串列表。 - batch_size(int):指定加载数据集时的批次大小,用于分批处理数据。 - shuffl...
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset.data, iris_dataset.target, test_size=0.25) print('训练集特征值和目标值:',x_train,y_train) print('测试集特征值和目标值:',x_test,y_test) 1. 2. 3. 4.
tfds.load的参数设为download=False
train_dataset=load_dataset("ag_news",split="train[:40000]")dev_dataset=load_dataset("ag_news",split="train[40000:50000]")test_dataset=load_dataset("ag_news",split="test")print(train_dataset)print(dev_dataset)print(test_dataset)
train_dataset, test_dataset=dataset['train'].train_test_split(test_size=0.2) 在上述示例中,train_test_split函数接受一个参数来指定测试集的大小。这个参数可以是一个百分比值或一个整数值,表示测试集的样本数量。切分后,train_dataset和test_dataset分别包含了切分后的训练集和测试集。 合并数据集 使用concaten...
dataset = load_dataset('glue', 'mrpc', split='train') print(dataset.features) # {'sentence1': Value(dtype='string', id=None), # 'sentence2': Value(dtype='string', id=None), # 'label': ClassLabel(names=['not_equivalent', 'equivalent'], id=None), # 'idx': Value(dtype=...
用load_dataset方法加载数据集,参数包含数据集名字,数据集配置(不是所有数据集都需要),数据集的划分。 from datasetsimportload_dataset,Audiodataset=load_dataset("PolyAi/minds14","en-US",split="train") 接着,从HuggingFace Transformers 库加载一个Wav2Vec2的模型以及模型对应的feature extractor。 如果你看到一...