Cache managementhuggingface.co/docs/datasets/cache.html# 我们以datasets的最常用的map函数为引子一步步深入了解。 首先设置断点,开启debug功能, 可以进入到arrow_dataset.py文件,一步步运行会跳转到_mapsingle函数(不开启多进程)中,首先会跳进第一层修饰器,该修饰器transmit_tasks是对运行_map_single得到的数据...
记录一下huggingface datasets的cache机制，为增加fastnlp的cache功能更新做准备。上期提到huggingface 的datasets包提供了一个有用的功能，Cache management。具体见 我们以datasets的最常用的map函数为引子一步步深入了解。首先设置断点，开启debug功能，可以进入到arrow_dataset.py文件，一步步运行会跳转到_mapsin...
整个数据结构是三层的,我们把每层的type打印出来看一下就知道,第一层也就是所有的数据内容:DatasetDict'>,这里是构造的一个词典类,顾名思义他是把所谓的dataset打包成一个字典结构,第二层也就是数据层,dataset类处理的数据,这里每个都是一个dataset:,这里的数据结构应该是dataset处理的主要部分,第三层具体的某一...
dataset = load_dataset('imdb', cache_dir="./imdb") 总的来说,使用datasets.load_dataset方法,从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。 2、自定义或本地加载数据集 要加载自定义数据集,可以使用datasets库中的DatasetDict和Dataset类。以下是一个简单的例子,展示如何加载一个自定义数据集: fromdatasets...
也可以将视频流显示在窗口中，以方便验证。还可以使用命令行参数设置数据记录流程，包括录制开始前、录制过程和录制结束后停留的时间。可视化 python lerobot/scripts/visualize_dataset_html.py \--root data \--repo-id ${HF_USER}/koch_test 以上命令将启动一个本地Web服务器，如下所示：建议 ...
importdatasetsconfig= datasets.DownloadConfig(resume_download=True, max_retries=100) dataset = datasets.load_dataset("codeparrot/self-instruct-starcoder", cache_dir="./hf_cache", download_config=config) 🤱 再也不用担心下载不了数据集啦!
huggingface nlp模块缓存数据集位置 使用nlp.load_dataset()下载数据集,数据集下一半网断了,报错:NonMatchingChecksumError,没法继续下载,清一清缓存又能继续下了 macos:/Users/xxx/.cache/huggingface/datasets 最后编辑于
import datasetsdataset=datasets.load_dataset("yelp_review_full",cache_dir='mypath\data\huggingfacedatasetscache')dataset.save_to_disk('mypath\\data\\yelp_review_full_disk') 将路径文件夹上传到服务器: 可以使用bypy和百度网盘来进行操作,参考我之前撰写的博文bypy:使用Linux命令行上传及下载百度云盘文件(...
Numberoffilesindataset:20979437051Datasetsize(cache file):19.54GB 很好——尽管它有近 20 GB 大,但我们能够用更少的 RAM 加载和访问数据集! 如果你熟悉 Pandas,这个结果可能会让你感到惊讶,因为 Wes Kinney 著名的经验法则是,你通常需要的 RAM 是数据集大小的 5 到 10 倍。 那么HuggingFace数据集是如何解决...
import datasetsdataset = datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed", cache_dir="./wmt16-en_ro")在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”，这样可以更好的访问数据，让后将其保存到硬盘中。def flatten(batch): batch['en'] = batch['translation']['en'] batch['ro...