将数据集下载到本地:(此处下载的是一个物体目标检测的数据集) from datasets import load_dataset# 下载的数据集名称,model_name = 'keremberke/plane-detection'# 数据集保存的路径save_path = 'datasets'#name参数为full或mini,full表示下载全部数据,mini表示下载
1. 什么是 datasets 库和load_dataset? datasets 是Hugging Face 提供的一个强大工具,用于加载、处理和操作大规模数据集。它支持多种格式(如 CSV、JSON、Parquet 等)以及在线数据集(如 Hugging Face Hub 上的数据集)。 通过load_dataset 函数,你可以加载一个数据集,返回的对象是一个 Dataset 或DatasetDict 类型...
在本地加载数据集并储存到本地磁盘(注意这个路径是Windows系统的路径): 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...
dataset = load_dataset('csv', data_files={'train':['my_train_file_1.csv','my_train_file_2.csv'],'test':'my_test_file.csv'}) 2.2.2 加载图片 如下我们通过打开指定图片目录进行加载图片数据集 dataset = load_dataset(path="imagefolder", ...
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: ...
Dataset:数据集对象,代表一个数据集,用于单个数据集的保存、加载、处理等操作 DatasetDict:数据集字典,代表多个数据集,用于多个数据集的保存、加载、处理等操作 load_dataset:用于加载原始数据文件,并返回 DatasetDict load_from_disk:用于加载HuggingFacet 自定义的数据文件,并返回 DatasetDict 或 Dataset ...
由于某些文件系统不提供锁机制,导致卡死,需要在代码中强制使用SoftFileLock,应该是软件模拟锁? import filelock filelock.FileLock = filelock.SoftFileLock import datasets ... 添加后找到.cache文件夹,删除下面的.lock文件,重新运行即可。 注意,本文不解决因网络问题导致的卡死,请务必先排查网络问题,例如尝试配...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('path/to/local/dataset.json') 三、处理数据集 datasets库提供了丰富的API用于处理数据集。例如,我们可以使用map函数对数据集中的每个样本进行变换,使用filter函数过滤掉不符合条件的样本,使用concatenate_datasets函数合并多个数据集等。这些操作都非常直观和易...
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 ...
pubmed_dataset_streamed=load_dataset("json",data_files=data_files,split="train",streaming=True) Streaming=True返回的对象不是我们在本章其他地方遇到的熟悉的 Dataset,而是IterableDataset。 顾名思义,要访问IterableDataset的元素,我们需要对其进行迭代。 我们可以访问流数据集的第一个元素,如下所示: ...