(2)HuggingFace datasets 是一个轻量级的数据集框架,用于数据集的加载、保存、预处理等。 (3)datasets 底层使用 Apache Arrow 格式,使得加载数据集没有内存限制。 (4)datasets 常用的模块有: 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 Datase
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,具体取决于数据集的结构。 示例:加载一个...
Datasets库是HuggingFace生态系统中一个重要的数据集库,可用于轻松地访问和共享数据集,这些数据集是关于音频、计算机视觉、以及自然语言处理等领域。Datasets 库可以通过一行来加载一个数据集,并且可以使用 Hug…
下载的数据集将默认保存在~/.cache/huggingface/datasets目录下。而且下载数据集的时候很容易超时,需要我们多次尝试执行,或者报错信息会给你访问不了的网址,我们可以去打开网页尝试是否可以不用梯子下载下来,如果可以,我们在使用代码去尝试下载,因为主动下载下来的只是数据,没有匹配datasets库的格式。 由datasets库下载的数...
使用huggingface全家桶(transformers, datasets)实现一条龙BERT训练(trainer)和预测(pipeline) huggingface的transformers在我写下本文时已有39.5k star,可能是目前最流行的深度学习库了,而这家机构又提供了datasets这个库,帮助快速获取和处理数据。这一套全家桶使得整个使用BERT类模型机器学习流程变得前所未有的简单。 不过...
一、HuggingFace Datasets简介 datasets是HuggingFace提供的一个用于加载、处理、查询数据集的库。它支持多种数据源,包括HuggingFace Hub、本地磁盘、Github存储库以及内存中的数据结构(如Python词典和Pandas DataFrames)。通过使用datasets,我们可以方便地加载、处理和查询各种NLP数据集,提高数据处理效率。 二、加载数据集 使...
Transformers学习笔记2. HuggingFace数据集Datasets 一、简介 Datasets库是Hugging Face的一个重要的数据集库。 当需要微调一个模型的时候，需要进行下面操作：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：...
Datasets库是Hugging Face的一个重要的数据集库。 当需要微调一个模型的时候,需要进行下面操作: 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:///datasets 二、操作 1. 下载数据集 使用的示例数据集: ...
简介:本文是作者在使用huggingface的datasets包时,出现无法加载数据集和指标的问题,故撰写此博文以记录并分享这一问题的解决方式。以下将依次介绍我的代码和环境、报错信息、错误原理和解决方案。首先介绍数据集的,后面介绍指标的。 系统环境: 操作系统:Linux
HuggingFace Datasets 将每个数据集视为内存映射文件,它提供 RAM 和文件系统存储之间的映射,允许库访问和操作数据集的元素,而无需将其完全加载到内存中。 内存映射文件还可以在多个进程之间共享,这使得Dataset.map()等方法可以并行化,而无需移动或复制数据集。 在底层,这些功能都是由 Apache Arrow 内存格式和 pyarrow...