8. 高级用法 动态加载特定子集 处理本地数据集 并行处理 9. 注意事项 总结 1. 什么是 datasets 库和load_dataset? datasets 是Hugging Face 提供的一个强大工具,用于加载、处理和操作大规模数据集。它支持多种格式(如 CSV、JSON、Parquet 等)以及在线数据集(如 Hugging Face Hub 上的数据集)。 通过load_datase...
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, ...
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 ...
└── state.json'''###加载数据集ds = Dataset.load_from_disk('./hg_save_data') 2.3 转换 Dataset 为其它格式 (1)转换 为 字典对象 >>>fromdatasetsimportDataset>>> ds = Dataset.from_dict({'name': ['Jason','Jerry'],'age': [18, 19]})>>>ds.to_dict() {'name': ['Jason','Je...
一、Load dataset 本节参考官方文档:Load数据集存储在各种位置,比如 Hub 、本地计算机的磁盘上、Github 存储库中以及内存中的数据结构(如 Python 词典和 Pandas DataFrames)中。无论您的数据集存储在何处, Datasets 都为您提供了一种加载和使用它进行训练的方法。 本节将向您展示如何从以下位置加载数据集: 没有...
from datasetsimportload_dataset 2.2.2 步骤2: 加载数据集 Hugging Face Hub提供了大量的数据集,你可以直接加载。例如,加载IMDB数据集: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 dataset=load_dataset('imdb') 这将加载IMDB电影评论数据集,它是一个文本分类任务,用于判断评论是正面还是负面。
你可以查看 官方文档 来获取更多的信息和高级用法。 6. 获取数据集名称 在使用 datasets 库时,你可以从以下几个途径获取数据集的名称,这些名称将作为 load_dataset 函数的参数值: Hugging Face Datasets Hub: Hugging Face 提供了一个公共的数据集集线器,你可以在这里找到许多预加载的数据集。访问 Hugging Face ...
首先,我们需要安装datasets库,然后导入load_dataset方法,最后调用该方法加载数据集。 下面是整体流程的详细步骤: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 安装datasets库 | pip install datasets | |从datasets模块中导入load_dataset方法 | from datasets import...
`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的本地数据集。预定义的数据集包括了各种各样的任务,如文本分类、自然语言推理、机器翻译等。而用户自定义的数据集需要遵循特定的格式,以便能够正确地被加载和使用。 除了第一个参数,`load_dataset`函数还有其他可选...