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。
针对你的问题,这里是如何在Python中从datasets库中导入Dataset和DatasetDict类的详细步骤: 安装datasets库: 如果还没有安装datasets库,你需要先通过pip进行安装。可以使用以下命令来安装: bash 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Dataset...
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...
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...
from datasets import load_dataset from transformers import ( AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, pipeline, logging, ) from peft import LoraConfig, PeftModel from trl import SFTTrainer 我们继续分析导入 torch是我们很熟悉的深度学习库,这里我们不需要torch的那些低级功...
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...
Dataset API: 丰富的中文数据集 Dataset API提供便捷、高效的数据集加载功能;内置千言数据集,提供丰富的面向自然语言理解与生成场景的中文数据集,为NLP研究人员提供一站式的科研体验。 frompaddlenlp.datasetsimportload_dataset train_ds, dev_ds, test_ds = load_dataset("chnsenticorp", splits=["train","dev...
frompaddlenlp.trlimportSFTConfig,SFTTrainerfromdatasetsimportload_datasetdataset=load_dataset("ZHUI/alpaca_demo",split="train")training_args=SFTConfig(output_dir="Qwen/Qwen2.5-0.5B-SFT",device="gpu")trainer=SFTTrainer(args=training_args,model="Qwen/Qwen2.5-0.5B",train_dataset=dataset, )trainer....
$ 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 from tensorflow import keras def load_dataset(): # Step0 准备数据集, 可以是自己动手丰衣足食, 也可以从 tf.keras.datasets 加载需要的数据集(获取到的是numpy数据) # 这里以 mnist 为例 (x, y), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() ...