现在我们可以尝试导入Dataset类了。在main.py文件中添加以下代码: # main.pyfromdatasetimportDataset# 从 dataset 模块导入 Dataset 类data=Dataset()# 创建 Dataset 类的实例 1. 2. 3. 4. 此代码行将从dataset.py文件中导入Dataset类,并创建该类的一个实例。 第五步:运行代码并测试 完成以上步骤后,运行main....
导入Dataset和DatasetDict类: 在你的Python脚本或Jupyter Notebook中,使用以下代码来导入Dataset和DatasetDict类: python from datasets import Dataset, DatasetDict 使用Dataset和DatasetDict: 一旦导入,你就可以使用这些类来加载、处理和管理数据集了。以下是一些基本的使用示例: 加载一个数据集: python dataset = ...
2. 从datasets模块中导入load_dataset方法 在你的Python脚本或Jupyter笔记本中,使用以下代码导入load_dataset方法: ```python from datasets import load_dataset ``` 这一步将允许你使用load_dataset方法来加载数据集。 3. 调用load_dataset方法加载数据集 在你的代码中调用load_dataset方法,并传入你想要加载的数据集...
importos os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"fromdatasetsimportload_dataset dataset=load_dataset(path='squad',split='train')print(dataset) 因为原网址是不可用的,如图 hf 原网址 上面修改的环境变量是在 datasets 库中的 config.py 文件中的变量,如下图: 环境变量...
from flyai.dataset import Dataset 报错 from flyai.dataset import Dataset 报错 No module name 'flyai' 先找到ide中使用的Python对应的pip的位置。 windows用户:pip所在路径\pip.exe install -ihttps://pypi.flyai.com/simpleflyai mac和linux用户:pip所在路径/pip install -ihttps://pypi....
datasets = load_dataset('cail2018') #cail2018 是2018年司法搞得一个比赛的数据集 1.3从内存加载数据 支持从内存中加载字典或者DafaFrame(pandas)数据结构的数据,具体操作示例如下: # 从字典导入数据 from datasets import Dataset my_dict = {"a": [1, 2, 3]} ...
Describe the bug A clear and concise description of what the bug is. Steps to reproduce the bug # Sample code to reproduce the bug from datasets import Dataset Expected results A clear and concise description of the expected results. Act...
import pandas as pd df = pd.read_json(jsonl_path, lines=True) df.head() from datasets import Dataset dataset = Dataset.from_pandas(df) 加载后的dataset也能使用,但后续用dataset.map进行处理也会非常慢。 高效解决方案 一种方法是先将jsonl文件转换成arrow格式,然后使用load_from_disk进行加载: # ...
frompaddlenlp.trlimportSFTConfig,SFTTrainerfromdatasetsimportload_datasetdataset=load_dataset("ZHUI/alpaca_demo",split="train")training_args=SFTConfig(output_dir="Qwen/Qwen2.5-0.5B-SFT",device="gpu")trainer=SFTTrainer(args=training_args,model="Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct",train_dataset=dataset, )...
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...