Datasets库是HuggingFace生态系统中一个重要的数据集库,可用于轻松地访问和共享数据集,这些数据集是关于音频、计算机视觉、以及自然语言处理等领域。 Datasets 库可以通过一行来加载一个数据集,并且可以使用 Hugging Face 强大的数据处理方法来快速准备好你的数据集。在 Apache Arrow 格式的支持下,通过 zero-copy read ...
fromdatasetsimportload_datasetdata_files={"train":"drugsComTrain_raw.tsv","test":"drugsComTest_raw.tsv"}# \t is the tab character in Pythondrug_dataset=load_dataset("csv",data_files=data_files,delimiter="\t") 当加载好数据之后,一个很好的习惯是抽样观察下数据具体的情况。Datasets库提供...
importdatasets# 加载单个数据集raw_datasets=datasets.load_dataset('squad')# 加载多个数据集raw_datasets=datasets.load_dataset('glue','mrpc') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 从文件中加载数据 支持csv, tsv, txt, json, jsonl等格式的文件 fromdatasetsimportload_dataset data_files={"train":"./data/sougou...
# 加载本地数据集 from datasets import load_from_disk # from datasets import load_dataset 加载网上的数据集 # 加载数据 dataset = load_from_disk('./data/ChnSentiCorp') # dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp',split='train') dataset # 保存数据集到磁盘 dataset.save_to_disk(datas...
datasets.load_metric(metric_name, **kwargs)to instantiate a metric This library can be used for text/image/audio/etc. datasets. Here is an example to load a text dataset: Here is a quick example: fromdatasetsimportlist_datasets,load_dataset,list_metrics,load_metric# Print all the available...
正如我们在第二章中所看到的,Datasets提供了一种快速的方法,用map()操作对数据集对象进行标记化。要实现这一点,请回忆一下,我们首先需要定义一个具有最小签名的函数: function(examples: Dict[str, List]) -> Dict[str, List] 其中examples相当于数据集的一个片断,例如panx_de['train'][:10]。由于XLM-...
Use huggingface_hub to access /auth-check blocked-by-upstream dependencies P2 #3028 opened Aug 20, 2024 by severo Imagefolder: UnexpectedError with root cause: "[Errno 13] Permission denied: '/tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/...incomplete'" blocked-by-upstream bug P1 #3027 opened...
from datasetsimportload_dataset dataset=load_dataset("cnn_dailymail",cache_dir='data',version="3.0.0")print(f"Features: {dataset['train'].column_names}") 代码语言:javascript 复制 Using custom data configurationdefaultReusing datasetcnn_dailymail(data\cnn_dailymail\default\3.0.0\3cb851bf7cf5826...
然后,使用DatasetDict对象eval_datasets将这两个数据集以名称"dataset1"和"dataset2"的形式进行组合。最后,创建Trainer对象时,将eval_datasets作为eval_dataset参数传递给Trainer。 需要注意的是,示例中的代码只是一个简化的示例,实际情况中需要根据具体需求来加载和处理评估数据集,并根据实际的模型训练参数进行相应...
[str] = None,label_smoothing_factor: float = 0.0,adafactor: bool = False,group_by_length: bool = False,length_column_name: Optional[str] = 'length',report_to: Optional[List[str]] = None,ddp_find_unused_parameters: Optional[bool] = None,dataloader_pin_memory: bool = True,skip_memory...