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。 从Pandas DataFrame加载:使用Dataset.from_pandas...
1.1 Hugging Face Hub 上传数据集到Hub数据集存储库。 使用datasets.load_dataset()加载Hub上的数据集。参数是存储库命名空间和数据集名称(epository mespace and dataset name) from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('lhoestq/demo1') 根据revision加载指定版本数据集:(某些数据集可能有Git...
from datasets import load_dataset raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc") raw_datasets 输出: /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/huggingface_hub/utils/_token.py:89: UserWarning: The secret `HF_TOKEN` does not exist in your Colab secrets. To authenticate with the Hugging Face Hub...
🤔datasets.load_dataset()执行了以下操作: 从hugs Face GitHub repo或AWS桶中下载并导入SQuAD python处理脚本(如果它还没有存储在库中)。 运行SQuAD脚本下载数据集。处理和缓存的SQuAD在一个Arrow 表。 基于用户要求的分割返回一个数据集。默认情况下,它返回整个数据集。 让我们理解一下我们得到的数据集。 print...
Dataset Dataset库可以轻松下载 NLP 中使用的一些最常见的基准数据集。 例如需要加载Stanford Sentiment Treebank(SST2,。它的目标是二元(正面和负面)分类,只有句子级别的标签。可以直接使用 load_dataset 函数加载数据集。 import datasets dataset = datasets.load_dataset("glue", "sst2") ...
Dataset库可以轻松下载 NLP 中使用的一些最常见的基准数据集。 例如需要加载Stanford Sentiment Treebank(SST2,。它的目标是二元(正面和负面)分类,只有句子级别的标签。可以直接使用 load_dataset 函数加载数据集。 import datasets dataset = datasets.load...
squad_dataset = load_dataset('squad') 这句代码下面发生了什么?datasets.load_dataset()执行了以下操作: 从hugs Face GitHub repo或AWS桶中下载并导入SQuAD python处理脚本(如果它还没有存储在库中)。 运行SQuAD脚本下载数据集。处理和缓存的SQuAD在一个Arrow 表。
importos os.environ["HF_DATASETS_CACHE"] ="/dbfs/place/you/want/to/save" 微调模型 数据准备就绪后,可以使用它来微调 Hugging Face 模型。 笔记本:从 Hugging Face 下载数据集 此示例笔记本提供了使用 Hugging Faceload_dataset函数在 Azure Databricks 中为不同大小的数据下载和准备数据集的建议最佳做法。
安装相关包 pip install datasets, transformers 去官网看看有什么数据集 https://huggingface.co/datasets 我们选择其中的一个数据集:cail2018 from datasets import load_dataset datasets
fromdatasetsimportload_dataset dataset=load_dataset("beans") 以下展示了训练集中的一个样本: 该数据集的三个features如下: dataset["train"].features>>>{'image_file_path':Value(dtype='string',id=None),'image':Image(decode=True,id=None),'labels':ClassLabel(names=['angular_leaf_spot','bean_rus...