它可以是单个文件路径,文件路径列表或者是字典(键为split名称,值为数据文件路径),也可以使用glob库来匹配满足指定格式的数据文件(例如使用data_files="*.json",可以一次性加载本地路径上的所有json后缀名文件),具体可以参考链接documentation。 Datasets库的加载脚本包含解压缩文件功能,因此可以在data_files中直接将...
本节参考官方文档:Load数据集存储在各种位置,比如 Hub 、本地计算机的磁盘上、Github 存储库中以及内存中的数据结构(如 Python 词典和 Pandas DataFrames)中。无论您的数据集存储在何处, Datasets 都为您提供了一种加载和使用它进行训练的方法。 本节将向您展示如何从以下位置加载数据集: 没有数据集加载脚本的 ...
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用。 例如,对数据集中的每个样本进行文本清洗: from datasets import load_dataset, Features, ClassLabel def...
5. 商业服务:虽然Hugging Face的很多工具都是免费和开源的,它们也提供了商业产品和解决方案,比如 AutoNLP和Inference API,帮助企业容易地集成和部署NLP模型。 产品定价与免费使用: Hugging Face 提供的大部分资源和工具都是免费且开源的,包括它们的Transformers库、Tokenizers库、Datasets库,以及大量在模型中心(Model Hub...
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：from datasets import load_dataset# 加载数据dataset = ...
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Hugging Face强大的数据处理方法来快速准备好你的数据集。在Apache Arrow格式的支持下,通过zero-copy read来处理大型数...
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: fromdatasetsimportDatasetDict, Dataset# 定义数据集my_dataset = Datase...
【新智元导读】NLP初创公司 HuggingFace 近日发布新版其Datasets库 v1.2，包括611 个文本数据集，可以下载以准备在一行 python 中使用；涵盖 467 种语言，其中 99 种包含至少 10 个数据集；当使用非常大的数据集时（默认情况下是内存映射），高效的预处理可以使用户摆脱内存限制。谈到 Hugging Face，熟悉NLP的朋友们...
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 ...
datasets是huggingface维护的一个轻量级可扩展的数据加载库,其兼容pandas、numpy、pytorch和tensorflow,使用简便。根据其官方简介:Datasetsoriginated from a fork of the awesomeTensorFlow Datasets,datasets是源自于tf.data的,两者之间的主要区别可参考这里。 tf.data相较于pytorch的dataset/dataloader来说,(个人认为)其最强...