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_datasetsquad_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': ['my...
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 >>> 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...
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...
示例1: get_blend_feature_or_load_from_cache ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from dataset import DataSet [as 别名]# 或者: from dataset.DataSet importload_from_file[as 别名]defget_blend_feature_or_load_from_cache( classifier, scale, classes_count, ...
from datasets import load_dataset 查看datasets库的官方文档或源码: 如果上述步骤都无法解决问题,建议查看datasets库的官方文档或源码,了解load_dataset函数是否存在变更或移除。官方文档通常会提供关于函数用法、变更记录和兼容性信息的详细说明。 根据官方文档或源码的指引进行调整: 如果load_dataset函数已被移除或更...
$ 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...
1.sns.load_dataset(‘iris’)再执行一遍,时间较长 2.去seaborn-data网站https://github.com/mwaskom/sea (0)踩踩(0) 所需:1积分 gegl-debuginfo-0.4.54-1.mga10.armv7hl 2025-02-13 00:25:56 积分:1 gegl-0.4.54-1.mga10.aarch64
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...
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: # ...