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': [...
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...
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: # ...
pip install datasets 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...
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...
$ 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...
import tensorflow as tf train_subdses = []foriinrange(5): train_subdses.append(tf.data.Dataset.load('SUB_DATASETS/trainSubDSpt'+ str(i))) train_ds = tf.data.Dataset.choose_from_datasets(sub_dses, tf.data.Dataset.range(len(sub_dses))) i = 0forelemintrain_ds:#.as_numpy_iterator(...
>>> 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...
import json import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from tqdm import tqdm from typing import List from einops import rearrange from datasets import load_dataset from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from transformers import AutoConfi...