dataset = load_dataset(model_name, name="full") dataset.save_to_disk(save_path) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. huggingface可以把处理好的数据保存成下面的格式: 下载到本地后的数据结构如下: 2.加载本地的arrow文件:load_from_disk from datasets import load_from_disk path = './train' # tra...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("squad", split="train") dataset.features {'answers': Sequence(feature={'text': Value(dtype='string', id=None), 'answer_start': Value(dtype='int32', id=None)}, length=-1, id=None), 'context': Value(dtype='string', id=None...
1. 首先下载并存储数据: importdatasets dataset= datasets.load_dataset("dataset_name") dataset.save_to_disk('your_path') 2. 然后把数据集上传到指定服务器地址,并进行本地加载: importdatasets dataset= load_from_disk("your_path") 注意:保存数据集所用机器上的datasets版本和使用本地数据集的datasets的...
#第3章/从磁盘加载数据集fromdatasetsimportload_from_diskdataset=load_from_disk('./data/ChnSentiCorp') 取出数据集字典对象里面的Dataset 方法一:直接通过字典键 #使用train数据子集做后续的实验dataset=dataset['train']dataset 得到DatasetDict字典对象里面的Dataset对象,这个Dataset对象内核就是pandas的Dataframe对象...
从Numpy数组加载:使用Dataset.from_dict方法,将包含Numpy数组的字典转换为Dataset对象。 下面是把我们定义的数据集加载下来的代码: fromdatasetsimportDatasetDict, Datasetimportdatasets dataset = datasets.load_from_disk("./my_dataset")print(len(dataset['text']))print(len(dataset['label']))print(dataset['...
1237 ) from None -> 1238 raise e1 from None 1239 else: 1240 raise FileNotFoundError( myenv/lib/python3.8/site-packages/datasets/load.py in dataset_module_factory(path, revision, download_config, download_mode, force_local_path, dynamic_modules_path, data_dir, data_files, **download_kwarg...
dataset=datasets.load_from_disk("mypath/datasets/yelp_full_review_disk") 就可以正常使用数据集了: 注意,根据datasets的文档,这个数据集也可以直接存储到S3FileSystem(https://huggingface.co/docs/datasets/v2.0.0/en/package_reference/main_classes#datasets.filesystems.S3FileSystem)上。我觉得这大概也是个类...
dataset.save_to_disk(dataset_dict_path="path") 读取本地csv文件 读写CSV格式本地文件 读取本地json文件 读写本地json文件 保存模型参数 保存模型参数 test 加载数据进行test 文本分类案例(bert)(juputer格式) 定义数据集 import torch from datasets import load_dataset#定义数据集classDataset(torch.utils.data...
from datasets import load_from_diskdataset = load_from_disk('./')3. 评价指标 Evaluate 安装Evaluate库:pip install evaluate (1)加载 import evaluateaccuracy = evaluate.load("accuracy")(2)从社区加载模块 element_count = evaluate.load("lvwerra/element_count", module_type="measurement")(3)...
import datasets ds = datasets.load_dataset("Dahoas/rm-static") ds.save_to_disk("Path/to/save") and later if you wanna re-utilize it just normal load_dataset will work ds = datasets.load_from_disk("Path/to/save") you can verify the same by printing the dataset you will be getti...