datasets 是Hugging Face 提供的一个强大工具,用于加载、处理和操作大规模数据集。它支持多种格式(如 CSV、JSON、Parquet 等)以及在线数据集(如 Hugging Face Hub 上的数据集)。 通过load_dataset 函数,你可以加载一个数据集,返回的对象是一个 Dataset 或DatasetDict 类型,具体取决于数据集的结构。 示例:加载一个...
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...
从本地文件加载:使用Dataset.from_(format)方法,例如Dataset.from_csv、Dataset.from_json等,根据数据集的格式选择对应的方法,从本地文件中加载数据集。 从Hugging Face Datasets Hub加载:使用datasets.load_dataset方法,从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。 从Pandas DataFrame加载:使用Dataset.from_pandas...
>>>fromdatasetsimportDataset>>> ds = Dataset.from_dict({'name': ['Jason','Jerry'],'age': [18, 19]})>>>ds.to_tf_dataset()<_PrefetchDataset element_spec={'name': TensorSpec(shape=(), dtype=tf.string, name=None),'age': TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name=None) }> 2...
datasets是抱抱脸开发的一个数据集python库,可以很方便的从Hugging Face Hub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 @ 2.1 从HuggingFace Hub上加载数据 2.2 从本地加载数据集 2.2.1 加载指定格式的文件
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 = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train')print(dataset)打印结果：Dataset({ ...
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 ...
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,将返回一个数据集对象,我们可以对其进行进一步的处理和查询。 例如,加载HuggingFace Hub上的数据集: from datasets import...
1.数据下载方式:load_dataset 将数据集下载到本地:(此处下载的是一个物体目标检测的数据集) 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...
import datasets dataset=datasets.load_dataset("yelp_review_full") 1. 2. 报错信息: ConnectionError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_21708/3707219471.py in <module> ---> 1 dataset=datasets.load_dataset("yelp_review_full") my...