1. load_dataset参数 load_dataset有以下参数,具体可参考源码 defload_dataset( path: str, name: Optional[str] = None, data_dir: Optional[str] = None, data_files: Union[Dict, List] = None, split: Optional[Union[str, Split]] = None, ...
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_...
得到DatasetDict字典对象里面的Dataset对象,这个Dataset对象内核就是pandas的Dataframe对象,很多支持的行为和pandas的Dataframe对象一样。 Dataset({ features: ['text', 'label'], num_rows: 9600 }) 方法二:通过参数name指定要加载的数据子集,参数split指定要加载的数据部分 #第3章/加载glue数据集load_dataset(path=...
dataset = load_dataset('csv', data_files={'train': './path/to/train.csv', 'test': './path/to/test.csv'}) (可选)设置其他参数: 根据需要,你可以设置其他参数,如split(指定加载哪个拆分的数据集,默认为'train')、cache_dir(指定缓存目录)等。指定...
tfds.load方法返回一个tf.data.Dataset对象。部分重要的参数如下: as_supervised:若为 True,则根据数据集的特性,将数据集中的每行元素整理为有监督的二元组(input, label)(即 “数据 + 标签”)形式,否则数据集中的每行元素为包含所有特征的字典。 split:指定返回数据集的特定部分。若不指定,则返回整个数据集。
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...
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({ ...
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...
Describe the bug The datasets.load_dataset returns a ValueError: Unknown split "validation". Should be one of ['train', 'test']. when running load_dataset(local_data_dir_path, split="validation") even if the validation sub-directory exis...
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=...