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...
1.1 加载本地数据集 本地数据集会先load,然后放到.cache文件夹下面去,示例代码如下: from datasets import load_dataset squad_it_dataset = load_dataset("json", data_files="./data/SQuAD_it-train.json", field="data") #也可以加载文本文件 dataset = load_dataset('text', data_files={'train': [...
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...
load_dataset所做的就是加载数据集,但是它从HuggingFace数据集中心下载到本地。所以这是一个在线加载程序,但它既高效又简单,只需要一行代码。 dataset = load_dataset(dataset_name, split="train") 因为模型很多所以transformer库提供了一组称为Auto classes的类,这些类给出了预训练模型的名称/路径,它可以自动推断...
>>> from datasets import load_dataset >>> datasets = load_dataset("imdb", split="train") >>> print(dataset) Dataset({ features: ['text', 'label'], num_rows: 25000 }) 将数据集分成四个块后,第一个块只有 6250 个示例: >>> dataset.shard(num_shards=4, index=0) Dataset({ features...
fromdatasetsimportload_dataset dataset_squad_v2 = load_dataset("squad_v2") does not work on my Ubuntu 22 machine withPython 3.9due to a KeyError(). It does work, however, withPython 3.10. lib/python3.9/site-packages/datasets/features/features.pyingenerate_from_dict(obj)128...
from datasets import load_dataset指定下载源怎么做? 关注者1 被浏览3 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答 下载知乎客户端 与世界分享知识、经验和见解 相关问题 如何做InSAR的像素偏移追踪(offset -tracking)? 4 个回答 帮助中心 知乎隐私保...
2. 检查代码中导入dataset的语句是否正确 在datasets库中,通常的导入方式是针对特定的数据集或者库的功能,而不是直接导入一个名为dataset的模块或类。请检查您的代码,看看是否有误将dataset作为模块或类来导入。 正确的导入方式可能是这样的(以加载一个特定的数据集为例): python from datasets import load_dataset...
$ 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...
Code used to load the data defload_data_tf(data_path:str, img_shape=(256,256), batch_size:int=8): train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory( data_path, validation_split=0.2, subset="training", label_mode='categorical', ...