参数是存储库命名空间和数据集名称(epository mespace and dataset name) from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('lhoestq/demo1') 根据revision加载指定版本数据集:(某些数据集可能有Git 标签、branches or commits多个版本) dataset = load_dataset( "lhoestq/custom_squad", revision="...
本章主要介绍Hugging Face下的另外一个重要库:Datasets库,用来处理数据集的一个python库。当微调一个模型时候,需要在以下三个方面使用该库,如下。 从Huggingface Hub上下载和缓冲数据集(也可以本地哟!) 使用Dataset.map()预处理数据 加载和计算指标 ...
Dataset数据集可以是HuggingFace Datasets网站上的数据集或者是本地路径对应的数据集,也可以同时加载多个数据集。 以下是加载英语阅读理解数据集squad, 该数据集的网址为:<https://huggingface.co/datasets/squad> ,也是本文中使用的主要数据集。 importdatasets# 加载单个数据集raw_datasets=datasets.load_dataset('squad...
本文介绍如何利用 TensorFlow 将多个 TFRecord 文件读取到内存中并显示为图片。首先介绍了 TFRecord 文件...
2、dataset = load_dataset('json', data_files=data_files) Expected behavior Read the dataset normally. Environment info datasets version: 2.12.0 Platform: Linux-4.15.0-29-generic-x86_64-with-debian-buster-sid Python version: 3.7.16 Huggingface_hub version: 0.14.1 PyArrow version: 12.0.0 Pand...
Then I create my datasets with import torch class my_Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, encodings, labels): self.encodings = encodings self.labels = torch.tensor(labels) def __getitem__(self, idx): item = {key: val[idx] for key, val in self.encodings.items()}...
文本分类是 NLP 中最常见的任务之一， 它可用于广泛的应用或者开发成程序，例如将用户反馈文本标记为某种...
train_set = tv.datasets.ImageFolder(root='./', transform=transform) data_loader = DataLoader(dataset=train_set) # transforms提供的类,注意不是方法,需要先实例化,可以torch.tensor转化为PIL.Image.Image对象 to_pil_image = transforms.ToPILImage() ...
fromdatasetsimportload_datasetfw = load_dataset("HuggingFaceFW/fineweb", name="CC-MAIN-2024-10", split="train", streaming=True) FineWeb数据卡 数据实例 下例为CC-MAIN-2021-43 的一部分,于2021-10-15T21:20:12Z进行爬取...
For instance, here is how you can build the Datasets documentation (requires pip install datasets[dev]) if you have cloned the repo in ~/git/datasets: doc-builder build datasets ~/git/datasets/docs/source --build_dir ~/tmp/test-build This will generate MDX files that you can preview li...