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: fromdatasetsimportDatasetDict, Dataset# 定义数据集my_dataset = Datase...
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是抱抱脸开发的一个数据集python库,可以很方便的从HuggingFaceHub里下载数据,也可很方便的从本地加载数据集,本文主要对load_dataset方法的使用进行详细说明@2
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,结果如下图: 运行脚本 然后根据实际使用需要切分数据,如data["train"][0],data["train"]["image"]... Lite版本 Lite版本是读取训练...
一、概述 (1)HuggingFace 是一家公司,提供了大量机器学习相关的数据集、模型、工具。(2)HuggingFace datasets 是一个轻量级的数据集框架,用于数据集的加载、保存、预处理等。(3)datasets 底层使用 Apache Arrow 格式,使得加载数据集没有内存限制。(
通过使用datasets,我们可以方便地加载、处理和查询各种NLP数据集,提高数据处理效率。 二、加载数据集 使用datasets加载数据集非常简单,只需调用load_dataset函数并传入相应的参数即可。参数可以是HuggingFace Hub上的数据集存储库命名空间和数据集名称,也可以是本地磁盘上的数据集文件路径。加载完成后,将返回一个数据集...
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 = ...
datasets = load_dataset('wikitext', 'wikitext-2-raw-v1') 对于因果语言建模(CLM),我们将获取数据集中的所有文本,并在标记化后将它们连接起来。然后,我们将它们分成一定序列长度的样本。这样,模型将接收连续文本块。 from transformers import AutoTokenizer ...
dataset = load_dataset(model_name, name="full") dataset.save_to_disk(save_path) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. huggingface可以把处理好的数据保存成下面的格式: 下载到本地后的数据结构如下: 2.加载本地的arrow文件:load_from_disk from datasets import load_from_disk ...
本文是作者在使用huggingface的datasets包时,出现无法加载数据集和指标的问题,故撰写此博文以记录并分享这一问题的解决方式。以下将依次介绍我的代码和环境、报错信息、错误原理和解决方案。首先介绍数据集的,后面介绍指标的。