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']...
从本地文件加载:使用Dataset.from_(format)方法,例如Dataset.from_csv、Dataset.from_json等,根据数据集的格式选择对应的方法,从本地文件中加载数据集。 从Hugging Face Datasets Hub加载:使用datasets.load_dataset方法,从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。 从Pandas DataFrame加载:使用Dataset.from_pandas...
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。
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 = ...
Streaming Datasets 要启用数据集流式传输,你只需将Streaming=True参数传递给load_dataset()函数。 例如,让我们再次加载 PubMed Abstracts 数据集,但采用流模式: 代码语言:javascript 复制 pubmed_dataset_streamed=load_dataset("json",data_files=data_files,split="train",streaming=True) ...
("string", id=5), 'doc_id': Sequence(Value("int32", id=6)), 'source_id': Value("string", id=7), 'target_id': Value("string", id=8), } ) raw_datasets = load_dataset('json', data_files={ 'train': args.train_file, 'dev': args.dev_file, 'test': args.test_file }...
huggingface datasets数据集本地化 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')...
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...