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 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...
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...
conda install -c huggingface datasets 检查datasets库的版本是否支持load_dataset函数: 根据提供的参考信息,load_dataset函数可能在某些版本的datasets库中被移除或更名。你可以通过以下命令查看当前安装的datasets库版本: bash pip show datasets 如果版本过新且不支持load_dataset,你可能需要降级到一个支持该函数的...
# This script needs these libraries to be installed: # numpy, transformers, datasets import wandb import os import numpy as np from datasets import load_dataset from transformers import TrainingArguments, Trainer from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification def tokenize_functio...
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...
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() # Step1 使用 ...
importdatasetsfromrenumicsimportspotlightds=datasets.load_dataset('renumics/emodb-enriched',split='all')layout=spotlight.layouts.debug_classification(label='gender',prediction='m1_gender_prediction',embedding='m1_embedding',features=['age','emotion'])spotlight.show(ds,layout=layout) ...
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() ...
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: # ...