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...
datasets = load_dataset('cail2018',split='exercise_contest_test') # 如果知道数据的结构,在load的时候就可以用split只load进来一部分数据; # 从数据集里面取数据 datasets_sample = datasets[ "exercise_contest_train" ].shuffle(seed= 42 ).select( range ( 1000 )) # 这里就是从cail2018这个数据集里面...
importdatasetsdataset=datasets.load_dataset("codeparrot/self-instruct-starcoder", cache_dir="./hf_cache") ⌛ 结果下载到一半: ConnectionError:Couldn'treach https://huggingface.co/datasets/codeparrot/self-instruct-starcoder/resolve/fdfa8ceb317670e982aa246d8e799c52338a74a7/data/curated-00000-of-00...
dataset = load_dataset('imdb', cache_dir="./imdb") 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: fromdatasets...
Arrow是HF dataset底层的文件格式。因此你可以通过Dataset.from_file()来直接加载一个数据集。 fromdatasetsimportDataset dataset=Dataset.from_file("data.arrow") 和load_dataset()不同,Dataset.from_file()内存映射了Arrow文件,而不需要在cache里准备数据集,节省了你的磁盘空间。在这种情况下,用于存储中间处理结果...
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) ...
import datasetsdataset=datasets.load_dataset("yelp_review_full",cache_dir='mypath\data\huggingfacedatasetscache')dataset.save_to_disk('mypath\\data\\yelp_review_full_disk') 将路径文件夹上传到服务器: 可以使用bypy和百度网盘来进行操作,参考我之前撰写的博文bypy:使用Linux命令行上传及下载百度云盘文件(...
cache_results作为修饰器帮用户将处理后的数据保存到本地文件;第二次运行时,如果设置的 _refresh是为False和_cachefp不为None,则会去本地读取数据返回,不需要重新执行load_data()函数。受huggingface datasets的启发,我们后续会将cache_results进行升级,帮助用户自动检测内部函数变化,不需要用户关心是否...
huggingface nlp模块缓存数据集位置 使用nlp.load_dataset()下载数据集,数据集下一半网断了,报错:NonMatchingChecksumError,没法继续下载,清一清缓存又能继续下了 macos:/Users/xxx/.cache/huggingface/datasets
import datasetsdataset = datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed", cache_dir="./wmt16-en_ro")在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”,这样可以更好的访问数据,让后将其保存到硬盘中。def flatten(batch): batch['en'] = batch['translation']['en'] batch['ro...