Hyper-VII/LoadDataByScript (github.com) 数据脚本及其使用 数据脚本就是自己编写的、用于读取自用数据的py文件(下图的Lite_version.py)。datasets.load_dataset()是Hugging Face提供的读取数据的函数,使用个人数据时需要将脚本文件路径作为参数传入函数,无需再传入其他参数。如下图所示: 数据脚本调用方法 执行完毕后...
import datasets from datasets import load_dataset dataset = load_dataset(path="imagefolder", data_dir="test_huggingface") # 直接这样也是可以的 #dataset = load_dataset("imagefolder", #data_dir="test_huggingface") print(dataset) print(dataset['train']) print('第一个数据:', dataset['train']...
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表示下载部分少量数据dataset = load_dataset(model_name, ...
一个IterableDataset是当你调用load_dataset的时候把streaming参数设置为true。 fromdatasetsimportload_dataset iterable_dataset=load_dataset("food101",split="train",streaming=True)forexampleiniterable_dataset:print(example)break{'image':<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFileimagemode=RGBsize=384x512at0x7F0681F5...
dataset=load_dataset("csv",data_files="my_file.csv") JSON 可以通过load_dataset()直接加载 fromdatasetsimportload_dataset dataset=load_dataset("json",data_files="my_file.json") JSON文件有多样的格式,最有效的格式是有多个json对象,每行是一个独立的数据。
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: ...
下载数据集使用Dataset.map() 预处理数据加载和计算指标可以在官网来搜索数据集:https://huggingface.co/datasets 二、操作 1. 下载数据集 使用的示例数据集:from datasets import load_dataset# 加载数据dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train')print(dataset)打印结果:Dataset({ ...
有时候服务器访问不了外网,可以现在可以访问外网的机器上先把数据集给下好,然后传到对应服务器进行加载。 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: ...
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: ...
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(...