纯文本格式,path="text" dataframe格式,path="panda" 图片,path="imagefolder" 然后用data_files指定文件名称,data_files可以是字符串,列表或者字典,data_dir指定数据集目录。如下case fromdatasetsimportload_dataset dataset = load_dataset('csv', data_files='my_file.csv') ...
Dataset({features: ['text'], num_rows: 3})>>>ds[0] {'text':'你好'} (4)从 save_to_disk 保存的文件加载 Dataset.save_to_disk 方法,可以将数据集保存为文件夹 Dataset.load_from_disk方法,可以加载对应的文件夹 ###保存数据集fromdatasetsimportDataset ds= Dataset.from_dict({'name': ['Jason...
dataset=datasets.load_dataset('imdb') 1. 然后,我们可以定义一个简单的文本分类模型。在这个例子中,我们将使用TF-IDF作为特征表示,并使用逻辑回归作为分类器。 fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression# 提取特征vectorizer=TfidfVectorizer()X_train=vec...
from datasets import load_dataset# 加载数据dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train')print(dataset)打印结果：Dataset({ features: ['text', 'label'], num_rows: 9600}){'text': '选择珠江花园的原因就是方便，有电动扶梯直接到达海边，周围餐馆、食廊、商场、超市、摊位...
使用datasets加载数据集非常简单,只需调用load_dataset函数并传入相应的参数即可。参数可以是HuggingFace Hub上的数据集存储库命名空间和数据集名称,也可以是本地磁盘上的数据集文件路径。加载完成后,将返回一个数据集对象,我们可以对其进行进一步的处理和查询。 例如,加载HuggingFace Hub上的数据集: from datasets import...
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({ ...
dataset = load_dataset('text', data_files='test.txt',cache_dir="./", split="train") print(dataset) dataset.set_format(type='torch',columns=["text"]) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=8) next(iter(dataloader)) But it still doesn't work and got error: ...
Trying the following snippet, I get different problems on Linux and Windows. dataset = load_dataset("text", data_files="data.txt") # or dataset = load_dataset("text", data_files=["data.txt"]) (ps This example shows that you can use a str...
dataset = load_dataset("rotten_tomatoes", split="train") Dataset({ features: ['text', 'label'], num_rows: 8530 }) Configurations示例,使用 get_dataset_config_names 方法查看包含的子集 from datasets import get_dataset_config_names configs = get_dataset_config_names("PolyAI/minds14") ['cs-C...
dataset = load_dataset('text', data_files='https://huggingface.co/datasets/lhoestq/test/resolve/main/some_text.txt') 1.2.4 Parquet 与基于行的文件(如 CSV)不同,Parquet 文件以柱状格式存储。大型数据集可以存储在 Parquet 文件中,因为它更高效,返回查询的速度更快。#加载 Parquet 文件,如下例所示...