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...
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...
题目 运行以下代码from sklearn.datasets import load()irisiris()data = load()iris()iris()data.data.shape输出结果为(150, 4)。则表示iris数据集包括样本个数为()。 A.150 B.4 C.600 D.154 相关知识点: 试题来源: 解析 150 反馈 收藏 ...
A.150 B.4 C.600 D.154 查看答案
$ git clone https://huggingface.co/datasets/severo/test-parquet $ python -c 'from datasets import load_dataset; ds=load_dataset("test-parquet"); \ ds.save_to_disk("my_dataset"); load_dataset("my_dataset")' [...] Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in...
百度试题 题目中国大学MOOC: 运行以下代码from sklearn.datasets import load_irisiris_data = load_iris()iris_data.data.shape输出结果为(150, 4)。则表示iris数据集包括样本特征数为( )。相关知识点: 试题来源: 解析 4 反馈 收藏
from sklearn.datasets import load_digits ``` 这行代码的作用是从 Scikit-learn 库中导入 `load_digits` 函数,以便我们能够使用它来加载数字数据集。 ### 2. 加载数字数据集 现在我们已经导入了必要的库,接下来就是使用 `load_digits` 函数来加载数字数据集。
print(iris.data) # 打印数据集的标签数据 print("Iris数据集标签:") print(iris.target) ``` 在这个示例中,我们首先导入了load_iris函数,然后使用这个函数加载了iris数据集。最后,我们打印了数据集的特征和标签数据,以展示iris数据集的内容。 通过以上步骤,你已经成功实现了"from sklearn.datasets import load_...
You can directly load our data using datasets and load our model using transformers. # load our dataset from datasets import load_dataset iterater_dataset = load_dataset("wanyu/IteraTeR_human_sent") iterater_plus_multi_sent_dataset = load_dataset("zaemyung/IteraTeR_plus", "multi_sent") # ...
cudnn.benchmark =Trueprint("===> Loading datasets") train_set =DatasetFromHdf5("path_to_dataset.h5") training_data_loader = DataLoader(dataset=train_set, num_workers=opt.threads, batch_size=opt.batchSize, shuffle=True) print("===> Building model") ...