可以通过编写自定义的数据加载脚本来使用 datasets.load_dataset 加载本地数据集。 datasets.load_dataset 是Hugging Face 的 datasets 库中用于加载数据集的函数。它不仅可以加载 Hugging Face Hub 上的公开数据集,还可以通过指定本地数据加载脚本来加载本地数据集。 以下是加载本地数据集的步骤: 编写数据加载脚本: ...
您可以使用pip install 命令来安装所需的Hugging Face数据集。默认情况下，Hugging Face数据集会被安装到...
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 concatenate_datasets, load_dataset bookcorpus = load_dataset("bookcorpus", split="train") wiki = load_dataset("wikipedia", "20200501.en", split="train") wiki = wiki.remove_columns("title") # only keep the text assert bookcorpus.features.type == wiki.features.type be...
一、概述 (1)HuggingFace 是一家公司,提供了大量机器学习相关的数据集、模型、工具。(2)HuggingFace datasets 是一个轻量级的数据集框架,用于数据集的加载、保存、预处理等。(3)datasets 底层使用 Apache Arrow 格式,使得加载数据集没有内存限制。(
importdatasets dataset=datasets.load_dataset("codeparrot/self-instruct-starcoder",cache_dir="./hf_cache") ⌛ 结果下载到一半: ConnectionError:Couldn't reach https://huggingface.co/datasets/codeparrot/self-instruct-starcoder/resolve/fdfa8ceb317670e982aa246d8e799c52338a74...
Hugging Face Hub 是强大的机器学习的数据源。相信大家在国内用 Hugging Face Datasets 都遇到过下载的问题。譬如: ``` import datasets dataset = datasets.load_dataset(&qu
主要是load_dataset函数的使用,一般分在线从huggingface的数据库里加载和本地加载,本篇先介绍本地加载 本地加载加载文件夹和jsonlimport datasets from datasets import load_dataset dataset = load_dataset(pa…
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...
通过load_dataset()函数可以直接下载数据集 from datasets import load_dataset raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc") raw_datasets 输出: /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/huggingface_hub/utils/_token.py:89: UserWarning: The secret `HF_TOKEN` does not exist in your Colab secrets. ...