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...
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。
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...
$ 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...
Overview The dataset loaders currently mine the reader type(s) by trying to read the dataset loader path(s) directly. But this fails for some datasets where zipped folder are used since reading a d...
pythonCopy codeimport tensorflowastf from tensorflow.keras.datasetsimportmnist # 加载MNIST数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()# 数据预处理 x_train=x_train/255.0x_test=x_test/255.0# 创建数据集对象 train_dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train))...
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...
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(...