下载数据集使用Dataset.map() 预处理数据加载和计算指标可以在官网来搜索数据集：https://huggingface.co/datasets 二、操作 1. 下载数据集 使用的示例数据集：from datasets import load_dataset# 加载数据dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train')print(dataset)打印结果：Dataset({ ...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('path/to/local/dataset.json') 三、处理数据集 datasets库提供了丰富的API用于处理数据集。例如,我们可以使用map函数对数据集中的每个样本进行变换,使用filter函数过滤掉不符合条件的样本,使用concatenate_datasets函数合并多个数据集等。这些操作都非常直观和易...
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, Da…
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("squad", split="train") dataset.features {'answers': Sequence(feature={'text': Value(dtype='string', id=None), 'answer_start': Value(dtype='int32', id=None)}, length=-1, id=None), 'context': Value(dtype='string', id=None...
使用Dataset.map() 预处理数据 加载和计算指标 可以在官网来搜索数据集: https:///datasets 二、操作 1. 下载数据集 使用的示例数据集: from datasets import load_dataset # 加载数据 dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train') ...
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({ features: ['title', 'content'], ...
Dataset:数据集对象,代表一个数据集,用于单个数据集的保存、加载、处理等操作 DatasetDict:数据集字典,代表多个数据集,用于多个数据集的保存、加载、处理等操作 load_dataset:用于加载原始数据文件,并返回 DatasetDict load_from_disk:用于加载HuggingFacet 自定义的数据文件,并返回 DatasetDict 或 Dataset ...
train, test = tf.keras.datasets.mnist.load_data() mnist_x, mnist_y = train mnist_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(mnist_x)print(mnist_ds) 将产生下面的结果:显示数据集中项目的type和shape。注意,数据集不知道它含有多少个sample。
🤗 Datasets is made to be very simple to use - the API is centered around a single function,datasets.load_dataset(dataset_name, **kwargs), that instantiates a dataset. This library can be used for text/image/audio/etc. datasets. Here is an example to load a text dataset: ...
MapDataset是一种数据集类型,通常用于地理信息系统(GIS)或遥感数据处理。它包含地理空间数据及其相关的属性信息。合并两个MapDatasets意味着将两个独立的数据集整合成一个单一的数据集,以便进行统一的管理和分析。 相关优势 数据整合:合并多个数据集可以提供一个更全面的数据视图,便于进行综合分析。