然后用data_files指定文件名称,data_files可以是字符串,列表或者字典,data_dir指定数据集目录。如下case fromdatasetsimportload_dataset dataset = load_dataset('csv', data_files='my_file.csv') dataset = load_dataset('csv', data_files=['my_file_1.csv','my_file_2.csv','my_file_3.csv']) ...
一、Load dataset 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...
Datasets 支持分片,将非常大的数据集分成预定义的块。在 shard() 中指定 num_shards 参数,以确定要将数据集分成的块的数量。您还需要使用 index 参数来提供要返回的分片。 例如,imdb 数据集有 25000 个示例: >>> from datasets import load_dataset >>> datasets = load_dataset("imdb", split="train") ...
ConnectionError Traceback (most recent call last)/tmp/ipykernel_21708/3707219471.py in <module>---> 1 dataset=datasets.load_dataset("yelp_review_full")myenv/lib/python3.8/site-packages/datasets/load.py in load_dataset(path, name, data_dir, data_files, split, cache_dir, features, downloa...
>>> from datasets import load_dataset >>> data_files={'train': ['/ssd/datasets/imagenet/pytorch/train'], 'validation': ['/ssd/datasets/imagenet/pytorch/val']} >>> ds = load_dataset('nateraw/image-folder', data_files=data_files, cache_dir='./', task='image-classification') []...
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...
dataset = load_dataset("jamescalam/ai-arxiv-chunked") dataset["train"] Found cached dataset json (/home/osanseviero/.cache/huggingface/datasets/jamescalam___json/jamescalam--ai-arxiv-chunked-0d76bdc6812ffd50/0.0.0/8bb11242116d547c741b2e8a1f18598ffdd40a1d4f2a2872c7a28b697434bc96) ...
Are you using HF_DATASETS_OFFLINE=1 ? This doesn't work for me. datasets=2.18.0 test.py: import datasets datasets.utils.logging.set_verbosity_info() ds = datasets.load_dataset('C-MTEB/AFQMC', revision='b44c3b011063adb25877c13823db83bb193913c4') print(ds) run python test.py Genera...
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() ...
【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。