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) 数据以类似于表格
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...
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...
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...
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
(4)datasets 常用的模块有: 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 DatasetDict:数据集字典,代表多个数据集,用于多个数据集的保存、加载、处理等操作 load_dataset:用于加载原始数据文件,并返回 DatasetDict load_from_disk:用于加载HuggingFacet 自定义的数据文件,并返回 Dataset...
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...
SoftFileLock import datasets ... 添加后找到.cache文件夹,删除下面的.lock文件,重新运行即可。 注意,本文不解决因网络问题导致的卡死,请务必先排查网络问题,例如尝试配置连接到hf镜像站等。 最近在集群上训练模型,加载数据集的时候发现没办法加载,提交任务后也没有报错,ssh连接了节点用htop发现进程处于D状态,...
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 ...
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({ ...