load_from_disk:用于加载HuggingFacet 自定义的数据文件,并返回 DatasetDict 或 Dataset 二、Dataset(数据集) (1)Dataset:数据集对象,代表一个数据集,用于单个数据集的保存、加载、处理等操作 (2)本节介绍 Dateset 对象的常用操作 2.1 创建 Dataset 数据集 (1)由 python 字典创建 fromdatasetsimportDataset ds= ...
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_from_disk loaded_dataset = load_from_disk("my_dataset") 导出为其他格式 train_dataset.to_csv("dataset.csv") # 保存为 CSV train_dataset.to_json("dataset.json") # 保存为 JSON 8. 高级用法 动态加载特定子集 dataset = load_dataset("imdb", split="train") # 只加载...
处理完数据集后,您可以使用**save_to_disk()**保存并在以后重用它。 通过提供要保存到的目录的路径来保存数据集: >>> encoded_dataset.save_to_disk("path/of/my/dataset/directory") 使用**load_from_disk()**函数重新加载数据集: >>> from datasets import load_from_disk >>> reloaded_dataset = lo...
首先需要将自己需要使用的预训练模型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。 以使用dbpedia_14数据集为...
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 ...
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。 以使用dbpedia_14数据集为例子...
1237 ) from None -> 1238 raise e1 from None 1239 else: 1240 raise FileNotFoundError( myenv/lib/python3.8/site-packages/datasets/load.py in dataset_module_factory(path, revision, download_config, download_mode, force_local_path, dynamic_modules_path, data_dir, data_files, **download_kwarg...
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", ...
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_diskpath = './train' # train:表示上述训练集在本地的路径dataset = load_from_disk(path)