datasets.load_dataset()执行了以下操作: 从hugs Face GitHub repo或AWS桶中下载并导入SQuAD python处理脚本(如果它还没有存储在库中)。 运行SQuAD脚本下载数据集。处理和缓存的SQuAD在一个Arrow 表。 基于用户要求的分割返回一个数据集。默认情况下,它返回整个数据集。 让我们理解一下我们得到的数据集。 print(...
Based on CASIA-WebFace Dataset using MaskTheFace tool mask the face images of datasets. 基于CASIA-WebFace数据集,使用MaskTheFace工具给数据集中的人脸图像“戴上口罩”。 数据集介绍# 此数据集是在源数据集CASIA-Webface之上,使用MaskTheFace工具对 CASIA-Webface 数据集中的图像进行佩戴口罩,此数据所涉及到的...
max_length,seed, dataset['validation'])9. 为 QLoRA 准备模型# 2 - Using the prepare_model_for...
squad_dataset = load_dataset('squad') 1. 这句代码下面发生了什么?🤔datasets.load_dataset()执行了以下操作: 从hugs Face GitHub repo或AWS桶中下载并导入SQuAD python处理脚本(如果它还没有存储在库中)。 运行SQuAD脚本下载数据集。处理和缓存的SQuAD在一个Arrow 表。
发布于2010年,这个数据库是在Cohn-Kanade Dataset的基础上扩展来的,它包含137个人的不同人脸表情视频帧。这个数据库比起JAFFE要大的多。而且也可以免费获取,包含表情的标注和基本Action Units 的标注。 (6) Fer2013 数据集地址:https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-rec...
python dlrm_s_pytorch.py --arch-sparse-feature-size=16 --arch-mlp-bot="13-512-256-64-16" --arch-mlp-top="512-256-1" --data-generation=dataset --data-set=kaggle --processed-data-file=./input/kaggle_processed.npz --loss-function=bce --round-targets=True --learning-rate=0.1 --min...
df = pd.read_csv("/kaggle/input/queestion-answer-dataset-qa/train.csv") df.columns df = df[['context','question', 'text']] print("Number of records: ", df.shape[0]) 问题陈述 “创建一个能够根据上下文和问题生成响应的模型。” ...
from datasets import load_datasetdata = load_dataset("Abirate/english_quotes")data = data.map(lambda samples: tokenizer(samples["quote"]), batched=True)接下来，我们使用上述 LoRA 配置对模型进行微调：import transformersfrom trl import SFTTrainerdefformatting_func(example): text = f"Quote: {ex...
data = load_dataset("Abirate/english_quotes") data = data.map(lambda samples: tokenizer(samples["quote"]), batched=True) 接下来,我们使用上述 LoRA 配置对模型进行微调: import transformers from trl import SFTTrainer def formatting_func(example): ...
Security Applications: Enhance facial recognition systems by training them on AI-generated faces that mirror real-world complexities. AI Ethics & Bias Testing: Evaluate how well AI models handle diversity in age, gender, and ethnicity with a balanced dataset. This dataset is sourced from Kaggle. P...