from datasets.load import load_dataset 但请注意,这取决于datasets库的实际结构和版本。 检查安装: 你可以通过运行以下代码来检查datasets库是否已正确安装,并查看其版本: python import datasets print(datasets.__version__) 如果以上方法都不能解决问题,建议查看datasets库的官方文档或搜索相关的错误报告,以获取...
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_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_text_1.txt', 'my_text_2.txt'], 'test': 'my_test_file.txt'}) 1.2 加...
Error: ImportError: cannot import name 'build_dataset' from 'mmdet.datasets' My environment was set up with the following installations: Torch version: 2.0.0 with CUDA support MMDetection: 3.0.0 MMCV: 2.0.0 MMEngine: 0.7.3 Given that this issue has persisted for over a month without a res...
# 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...
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: ...
警告位置:\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\mnist.py:290: DataSet.__init__ 来自tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist)已弃用,将在将来的版本中删除。 解决方法 更新说明: 请使用tensorflow/models 中的 official/mnist/dataset.py 等备选方案。
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: # ...
# load our dataset from datasets import load_dataset iterater_dataset = load_dataset("wanyu/IteraTeR_human_sent") iterater_plus_multi_sent_dataset = load_dataset("zaemyung/IteraTeR_plus", "multi_sent") # load our model from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM tokenizer = ...