from_pandas(df) 查看数据 数据结构 数据结构包括: 数据集的划分:train,valid,test数据集 数据集的数量 数据集的feature squad数据的数据结构如下: DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['id', 'title', 'context', 'question', 'answers'], num_rows: 87599 }) validation: Dataset({ features: [...
第一个是数据集的列表,可以看到HuggingFace提供了 3500 个可用数据集 from datasets import list_datasets, load_dataset, list_metrics, load_metric # Print all the available datasets print(list_datasets()) 1. 2. 3. 4. 要实际使用数据集时可以使用 load_dataset 方法进行加载 dataset = load_dataset('a...
第一个是数据集的列表,可以看到HuggingFace提供了 3500 个可用数据集 fromdatasetsimportlist_datasets,load_dataset,list_metrics,load_metric # Print all the available datasets print(list_datasets()) 要实际使用数据集时可以使用 load_dataset 方法进行加载 dataset=load_dataset('acronym_identification') 加载数据...
第一个是数据集的列表,可以看到HuggingFace提供了 3500 个可用数据集 from datasets import list_datasets, load_dataset, list_metrics, load_metric # Print all the available datasets print(list_datasets()) 要实际使用数据集时可以使用 load_dataset 方法进行加载 dataset = load_dataset('acronym_identification...
from datasets import list_datasets, load_dataset, list_metrics, load_metric # Print all the available datasets print(list_datasets()) 要实际使用数据集时可以使用 load_dataset 方法进行加载 dataset = load_dataset('acronym_identification') 加载数据集后会返回一个数据集对象。 使用数据集对象 这里的数...
Dataset数据集可以是HuggingFace Datasets网站上的数据集或者是本地路径对应的数据集,也可以同时加载多个数据集。 以下是加载英语阅读理解数据集squad, 该数据集的网址为:<https://huggingface.co/datasets/squad> ,也是本文中使用的主要数据集。 importdatasets# 加载单个数据集raw_datasets=datasets.load_dataset('squad...
dataset = load_dataset(dataset_id,name=dataset_config) # Load tokenizer of FLAN-t5-base tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) print(f"Train dataset size:{len(dataset['train'])}") print(f"Test dataset size:{len(dataset['test'])}") ...
This library can be used for text/image/audio/etc. datasets. Here is an example to load a text dataset: Here is a quick example: fromdatasetsimportlist_datasets,load_dataset,list_metrics,load_metric# Print all the available datasetsprint(list_datasets())# Load a dataset and print the first...
在pytorch的DataLoader里,有一个collate_fn参数,其定义是:"merges a list of samples to form a mini-batch of Tensor(s). Used when using batched loading from a map-style dataset." 我们可以直接把Huggingface的DataCollatorWithPadding对象传进去,用于对数据进行padding等一系列处理: ...
from datasetsimportload_dataset dataset=load_dataset("cnn_dailymail",cache_dir='data',version="3.0.0")print(f"Features: {dataset['train'].column_names}") 代码语言:javascript 复制 Using custom data configurationdefaultReusing datasetcnn_dailymail(data\cnn_dailymail\default\3.0.0\3cb851bf7cf5826...