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....
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...
将数据集保存到本地磁盘 #第3章/保存数据集到磁盘dataset.save_to_disk(dataset_dict_path='./data/ChnSentiCorp') 从本地磁盘加载数据集 #第3章/从磁盘加载数据集fromdatasetsimportload_from_diskdataset=load_from_disk('./data/ChnSentiCorp') 取出数据集字典对象里面的Dataset 方法一:直接通过字典键 #使...
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...
-> 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_kwargs) ...
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...
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...
from datasetsimportload_from_diskself.dataset=load_from_disk("path") 保存 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 ...
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('./')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", ...