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 = ...
1. 安装datasets库 在终端中运行以下命令来安装datasets库: ```bash pip install datasets ``` 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。
from datasets import load_dataset , Dataset datasets = load_dataset('cail2018') # 导入数据 datasets_sample = datasets[ "exercise_contest_train" ].shuffle(seed= 42 ).select( range ( 1000 )) datasets_sample = datasets_sample.sort('punish_of_money') # 按照被罚金额排序,是从大到小的,这个排...
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...
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",train_dataset=dataset, )trainer....
Datasets API: 丰富的中文数据集 Dataset API提供便捷、高效的数据集加载功能;内置千言数据集,提供丰富的面向自然语言理解与生成场景的中文数据集,为NLP研究人员提供一站式的科研体验。 from paddlenlp.datasets import load_dataset train_ds, dev_ds, test_ds = load_dataset("chnsenticorp", splits=["train"...
test:DataSet对象,包含测试集的特征和标签。 使用示例 代码语言:javascript 复制 pythonCopy codefrom tensorflow.keras.datasetsimportmnist mnist_data=mnist.read_data_sets(train_dir='mnist_data',validation_size=10000)train_data=mnist_data.train.images # 训练集特征 ...
人工智能——DBSCAN密度聚类(Python)from sklearn.datasets import make_blobs:聚类数据生成器 目录 1 概述 1.1 概念 1.2 DBSCAN数据点分类 2 DBSCAN算法流程 2.1 DBSCAN算法流程:...