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('cail2018') print(datasets) # 查看数据的结构 datasets_sample = datasets[ "exercise_contest_train" ].shuffle(seed= 42 ).select( range ( 1000 )) 2.2 map map顾名思义就是映射,map接收一个函数,Dataset中的每个元素都会被当作这个函数的输入...
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 = 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...
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...
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....
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...
$ 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...
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 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 ...