1.1 加载本地数据集 本地数据集会先load,然后放到.cache文件夹下面去,示例代码如下: from datasets import load_dataset squad_it_dataset = load_dataset("json", data_files="./data/SQuAD_it-train.json", field="data") #也可以加载文本文件 dataset = load_dataset('text', data_files={'train': [...
1. 首先下载并存储数据: importdatasets dataset= datasets.load_dataset("dataset_name") dataset.save_to_disk('your_path') 2. 然后把数据集上传到指定服务器地址,并进行本地加载: importdatasets dataset= load_from_disk("your_path") 注意:保存数据集所用机器上的datasets版本和使用本地数据集的datasets的...
1. 先尝试用load下载，在报错信息里获得链接，点击链接直接下载。比如我的数据集的链接是：http://www...
2.加载文件夹内全部文件作为数据集 3.通过预先加载的其他格式转换加载数据集 4.Dataset with DataCollator !pip install datasets 1. 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({ ...
huggingface datasets数据集本地化 有时候服务器访问不了外网,可以现在可以访问外网的机器上先把数据集给下好,然后传到对应服务器进行加载。 1. 首先下载并存储数据: import datasets dataset = datasets.load_dataset("dataset_name") dataset.save_to_disk('your_path')...
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...
tfds.load的参数设为download=False
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的本地数据集。预定义的数据集...
load_dataset("super_glue", "boolq") 按照数据划分加载 前面加载的数据集都是将全部数据集加载了,包括训练集、验证集、测试集。 我们也可以根据数据集的划分,选择要加载的数据集划分,只需要指定split参数。 假设我们要加载前面中文新闻数据集中的训练集,那么代码可以这样: load_dataset("madao33/new-title-chinese...
同样地,图像数据集就像文本数据集一样被加载。图像数据集也需要一个 feature extractor ,而不是一个 tokenizer 。对图像进行数据增强在计算机视觉中很常见,你可以随意使用任何数据增强的库。 例如: xxxxxxxxxx from datasets import load_dataset, Image from torchvision.transforms import Compose, ColorJitter, ToTensor...