fromdatasetsimportload_datasetsquad_it_dataset=load_dataset("json",data_files="SQuAD_it-train.json",field="data") 默认情况,加载本地数据集后,会得到键值为train的DatasetDict对象。通过在notebook上输入squad_it_dataset可以观察数据集的情况。 squad_it_datasetDatasetDict({train:Dataset({features:['...
import datasets raw_dataset = datasets.load_dataset('squad') # 获取某个划分数据集,比如train train_dataset = raw_dataset['train'] # 获取前10条数据 head_dataset = train_dataset.select(range(10)) # 获取随机10条数据 shuffle_dataset = train_dataset.shuffle(seed=42).select(range(10)) # 数据...
To generate custom dataset from datasets import Dataset,ClassLabel,Value features = ({ "sentence1": Value("string"), # String type for sentence1 "sentence2": Value("string"), # String type for sentence2 "label": ClassLabel(names=["not_equivalent", "equivalent"]), # ClassLabel defini...
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...
fromdatasetsimportload_dataset dataset=load_dataset("lhoestq/demo1") 有些数据集可能有多个版本,可以通过revision参数指定数据集的版本。 dataset = load_dataset( "lhoestq/custom_squad", revision="main" ) 一个没有加载代码的数据集默认会加载所有的数据集到train分区。可以用data_files参数来把数据文件映射...
【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。
我修复了你的代码，数据集不是pandas数据集，它是pyarrow表，它们有不同的列名，没有loc方法，你需要...
HF Datasets 作为本地缓存系统。它允许数据集由磁盘缓存支持,磁盘缓存是内存映射的,用于快速查找。这种架构允许在设备内存相对较小的机器上使用大型数据集。 例如,加载完整的英文维基百科数据集只需要几MB的RAM: importos;importpsutil;importtimeitfromdatasetsimportload_dataset# Process.memory_info is expressed in by...
I am trying to do multiclass classification for the sentence pair task. I uploaded my custom dataset of train and test separately in the hugging face data set and trained my model and tested it and was trying to see the f1 score and accuracy. ...
Add datasets directly to the 🤗 Hugging Face Hub! You can share your dataset onhttps://huggingface.co/datasetsdirectly using your account, see the documentation: Create a dataset and upload files on the website Advanced guide using the CLI...