from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("squad", split="train") dataset.features {'answers': Sequence(feature={'text': Value(dtype='string', id=None), 'answer_start': Value(dtype='int32', id=None)}, length=-1, id=None), 'context': Value(dtype='string', id=None...
import datasets # 加载单个数据集 raw_datasets = datasets.load_dataset('squad') # 加载多个数据集 raw_datasets = datasets.load_dataset('glue', 'mrpc') 从文件中加载数据 支持csv, tsv, txt, json, jsonl等格式的文件 from datasets import load_dataset data_files = {"train": "./data/sougou_...
dataset = datasets.load_from_disk("./my_dataset")print(len(dataset['text']))print(len(dataset['label']))print(dataset['text'][0]) 机器翻译中的平行语料加载 这里讲的是自定义的数据。假设我们有一个包含中英双语句子对的平行语料库,其中每个句子对包含一句中文句子和一句英文句子。 fromdatasetsimport...
from datasets import load_dataset # 下载的数据集名称, model_name = 'keremberke/plane-detection' # 数据集保存的路径 save_path = 'datasets' #name参数为full或mini,full表示下载全部数据,mini表示下载部分少量数据 dataset = load_dataset(model_name, name="full") dataset.save_to_disk(save_path) 1....
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: import datasets dataset = datasets.load_dataset("dataset_name") dataset.save_to_disk('your_path')...
dataset=datasets.load_from_disk("mypath/datasets/yelp_full_review_disk") 就可以正常使用数据集了: 注意,根据datasets的文档,这个数据集也可以直接存储到S3FileSystem(https://huggingface.co/docs/datasets/v2.0.0/en/package_reference/main_classes#datasets.filesystems.S3FileSystem)上。我觉得这大概也是个类...
首先需要将自己需要使用的数据集zip文件解压到矩池云网盘或者机器中其他目录(存到网盘后下次可以直接使用),使用数据集时在代码抬头添加代码from datasets import load_from_disk,并将代码中加载数据集函数load_dataset更改为load_from_disk(数据集存放路径)即可。部分数据集需指定Subset。
dataset.save_to_disk(dataset_dict_path="path") 读取本地csv文件 读写CSV格式本地文件 读取本地json文件 读写本地json文件 保存模型参数 保存模型参数 test 加载数据进行test 文本分类案例(bert)(juputer格式) 定义数据集 import torch from datasets import load_dataset#定义数据集classDataset(torch.utils.data...
dataset.save_to_disk('./')from datasets import load_from_diskdataset = load_from_disk('./')3. 评价指标 Evaluate 安装Evaluate库：pip install evaluate （1）加载 import evaluateaccuracy = evaluate.load("accuracy")（2）从社区加载模块 element_count = evaluate.load("lvwerra/element_count", ...
$ git clone https://huggingface.co/datasets/severo/test-parquet $ python -c 'from datasets import load_dataset; ds=load_dataset("test-parquet"); \ ds.save_to_disk("my_dataset"); load_dataset("my_dataset")' [...] Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in...