下载的文件格式为TSV,因为TSV是CSV格式的一种(CSV 使用逗号做分隔符,TSV使用\t制表符做分隔符),所以我们可以使用csv脚本来加载该类文件,但是需要在函数load_dataset()函数中指定delemiter参数为\t。 from datasets import load_dataset data_files = {"train": "drugsComTrain_raw.tsv", "test": "drugs...
一、Load dataset 1.1 Hugging Face Hub 1.2 本地和远程文件 1.2.1 CSV 1.2.2 JSON 1.2.3 text 1.2.4 Parquet 1.2.5 内存数据(python字典和DataFrame) 1.2.6 Offline离线(见原文) 1.3 切片拆分(Slice splits) 1.3.1 字符串拆分(包括交叉验证) 1.4 Troubleshooting故障排除 1.4.1手动下载 1.4.2 Specify fe...
datasets库支持从多种来源加载数据,包括本地文件、远程URL和Hugging Face数据集仓库。要加载自定义数据,你可以将数据保存在本地,并使用datasets库的load_dataset函数来加载。 假设你有一个名为my_data.csv的CSV文件,其中包含两列:text和label。你可以使用以下代码加载该数据集: from datasets import load_dataset # ...
dataset = load_dataset('csv', data_files='path/to/your/dataset.csv') 这段代码将从指定的CSV文件路径加载数据,并将其存储在名为dataset的对象中。你可以通过调用dataset['text']和dataset['label']来访问文本和标签。 预处理数据:根据需要,可以对数据进行进一步的预处理,例如文本清洗、标记化等。Hugging Fa...
从本地文件加载:使用Dataset.from_(format)方法,例如Dataset.from_csv、Dataset.from_json等,根据数据集的格式选择对应的方法,从本地文件中加载数据集。 从Hugging Face Datasets Hub加载:使用datasets.load_dataset方法,从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。
1. 多种型号可供选择:Hugging Face 库提供了大量预训练的 NLP 模型,包括针对语言翻译、问答和文本分类等任务进行训练的模型。这使得选择满足您确切要求的型号变得简单。 2. 跨平台兼容性:Hugging Face 库与 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等标准深度学习系统兼容,可以轻松集成到您现有的工作流程中。
Thanks to the flexibility of the HuggingFace library, you can easily adapt the code shown in this post for other types of transformer models, such as t5, BART, and more. Load your own dataset to fine-tune a Hugging Face model To load a custom dataset from a CSV file, we u...
dataset = load_dataset("financial_phrasebank", "sentences_allagree", split='train') # create a new column with the numeric label verbalised as label_text (e.g. "positive" instead of "0") label_map = { i: label_text for i, label_text in enumerate(dataset.features["label"].names)...
包括数千个现成数据集(如 GLUE、SQuAD、IMDB),支持多种数据格式(CSV、JSON、文本文件等)。 核心组件: Dataset: Datasets 库的核心类,表示一个数据集。 DatasetDict: 表示一个包含多个数据集的字典,例如训练集、验证集和测试集。 Features: 定义数据集的 schema,包括每个字段的数据类型。 IterableDataset: 用于处理...
data=pd.read_csv("ChnSentiCorp_htl_all.csv") data.head() 打印一下数据集看一下数据集的信息和介绍。 然后输数据清洗,删除空行和一些无效的数据 创建数据集: from torch.utils.data import Dataset class MyDataSet(Dataset): def __init__(self): ...