jean-claud van damme or steven segal .'}# 最后一个样本dataset[0]# 只取某一列dataset["text"]# 返回a list of 样本列#['the rock is destined to be the 21st century\'s
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_dict(my_dict) df = pd.DataFrame(my_dict) dataset2 = Dataset.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',...
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('acronym_identification') 1. 加载数据集后会返回一个数据集对象。 使用数据集对象 这里的数据集并不是使用传统的 csv 或 excel 格式,而是使用对象形式,该对象以某种结构存储数据集的元数...
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') 加载数据集后会返回一个数据集对象。
fromdatasetsimportlist_datasets,load_dataset,list_metrics,load_metric # Print all the available datasetsprint(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。
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...
print(f"Keys of tokenized dataset: {list(tokenized_dataset['train'].features)}") # save datasets to disk for later easy loading tokenized_dataset["train"].save_to_disk("data/train") tokenized_dataset["test"].save_to_disk("data/eval") 3. 使用 LoRA 和 bnb int-8 微调 T5 除了LoRA 技...
repo_type: HuggingFace 仓库类型,默认为dataset,可用选项有dataset,model。 revision: HuggingFace 修订版本,默认为main。可以是仓库中的分支、标签或提交。 token: HuggingFace 的 API 令牌。 以外部 Location 的形式查询原始CSV数据文件 下面示例展示了如何使用 Databend 直接查询fka/awesome-chatgpt-prompts的原始 CSV...