datasets_sample.set_format("pandas") # 转换为pandas的dataFrame结构,这处理起来还不是手拿把掐的 print(datasets_sample[:3] ) # 打印出来看一下,dataFrame的数据结构 需要注意的是set_format并没有改变数据本身的结构,set_format之后datasets_sample的数据结构没有改变,但是其输出的数据形式确实已经变化了,可以把...
首先下载英文和西班牙文子集,如下。 fromdatasetsimportload_datasetspanish_dataset=load_dataset("amazon_reviews_multi","es")english_dataset=load_dataset("amazon_reviews_multi","en")english_datasetDatasetDict({train:Dataset({features:['review_id','product_id','reviewer_id','stars','review_body'...
此类系统试图解答的问题是,给定一个查询图像和一组候选图像,找出候选图像中哪些图像与查询图像最相似。 我们将使用 🤗datasets库,因为它无缝支持并行处理,这在构建系统时会派上用场。 尽管这篇文章使用了基于 ViT 的模型 (nateraw/vit-base-beans) 和特定的 (Beans) 数据集,但它可以扩展到其他支持视觉模态的模...
import datasetsdataset = datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed", cache_dir="./wmt16-en_ro")在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”,这样可以更好的访问数据,让后将其保存到硬盘中。def flatten(batch): batch['en'] = batch['translation']['en'] batch['ro...
Dataset数据集可以是HuggingFace Datasets网站上的数据集或者是本地路径对应的数据集,也可以同时加载多个数据集。 以下是加载英语阅读理解数据集squad, 该数据集的网址为:<https://huggingface.co/datasets/squad> ,也是本文中使用的主要数据集。 importdatasets# 加载单个数据集raw_datasets=datasets.load_dataset('squad...
# 这个函数处理的对象,就是Dataset这种数据类型,通过features中的字段来选择要处理的数据returntokenizer(sample['sentence1'],sample['sentence2'],truncation=True)tokenized_datasets=raw_datasets.map(tokenize_function,batched=True)tokenized_datasets 处理后的dataset的信息: ...
importdatasetsdataset=datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed",cache_dir="./wmt16-en_ro") 在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”,这样可以更好的访问数据,让后将其保存到硬盘中。 defflatten(batch): batch['en'] =batch['translation']['en'] ...
output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=n_steps, do_sample=False) print(tokenizer.decode(output[0])) 1. 2. 3. Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation. Transformers are the most popular toy line in the world, ...
datasets = load_dataset('wikitext','wikitext-2-raw-v1') 对于因果语言建模(CLM),我们将获取数据集中的所有文本,并在标记化后将它们连接起来。然后,我们将它们分成一定序列长度的样本。这样,模型将接收连续文本块。 fromtransformersimportAutoTokenizer
Found cached dataset json (/home/osanseviero/.cache/huggingface/datasets/jamescalam___json/jamescalam--ai-arxiv-chunked-0d76bdc6812ffd50/0.0.0/8bb11242116d547c741b2e8a1f18598ffdd40a1d4f2a2872c7a28b697434bc96) 0%| | 0/1 [00:00<?, ?it/s] ...