使用Hugging Face datasets的保存功能将数据集保存到指定位置: 使用save_to_disk方法可以将数据集保存到指定路径。你需要提供一个字符串参数来指定保存路径。 如果保存的是DatasetDict对象(包含多个数据集,如训练集、测试集等),你需要确保保存路径是一个目录,而不是单个文件。 示例代码:
>>>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...
解决方法: 解决“无法下载”一种比较可靠的方式,用个人联网电脑本地下载,比如下面super_glue里的cb数据集: fromdatasetsimportload_dataset dataset= load_dataset('super_glue','cb', cache_dir='./raw_datasets') dataset.save_to_disk('super_glue_cb') 不出意外的话,这样就可以顺利下载。并保存至super_gl...
train_dataset.save_to_disk("my_dataset") 从磁盘加载 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 data...
#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 ...
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 path = './train' # train:表示上述训练集在本地的路径 ...
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...
huggingface datasets数据集本地化 有时候服务器访问不了外网,可以现在可以访问外网的机器上先把数据集给下好,然后传到对应服务器进行加载。 1. 首先下载并存储数据: import datasets dataset = datasets.load_dataset("dataset_name") dataset.save_to_disk('your_path')...
import datasetsdataset=datasets.load_dataset("yelp_review_full",cache_dir='mypath\data\huggingfacedatasetscache')dataset.save_to_disk('mypath\\data\\yelp_review_full_disk') 将路径文件夹上传到服务器: 可以使用bypy和百度网盘来进行操作,参考我之前撰写的博文bypy:使用Linux命令行上传及下载百度云盘文件(...
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'] ...