# Line 368ifcache_dirisNone:cache_dir=TRANSFORMERS_CACHEifisinstance(cache_dir,Path):cache_dir=str(cache_dir) 这个变量在hub.py开头被导入: # line 93# Determine default cache directory. Lots of legacy environment variables to ensure backward compatibility.# The best way to set the cache path is...
默认情况下,缓存路径是~/.cache/huggingface/datasets。我们可以通过修改环境变量来修改默认缓存路径 exportHF_DATASETS_CACHE="另一个缓存路径" 或者你也可以临时为某一个数据集的加载更改缓存位置(通过设置cache_dir) fromdatasetsimportload_datasetdataset=load_dataset('LOADING_SCRIPT',cache_dir="PATH/TO/MY/CACHE...
raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc", cache_dir = '~/.cache/huggingface/dataset') raw_datasets 1. 2. 3. 4. 可以得到结果: DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['sentence1', 'sentence2', 'label', 'idx'], num_rows: 3668 }) validation: Dataset({ features: ['sentence1...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("cnn_dailymail", cache_dir='data',version="3.0.0") print(f"Features: {dataset['train'].column_names}") 1. 2. 3. 4. 5. Using custom data configuration default Reusing dataset cnn_dailymail (data\cnn_dailymail\default\3.0.0\3c...
设置变量名为 HF_HOME 或 TRANSFORMERS_CACHE,变量值为你希望存储模型的路径(例如,D:\huggingface_cache)。 或者在命令行中设置 set HF_HOME=D:\huggingface_cache Linux/MacOS 编辑shell 配置文件(如 .bashrc, .zshrc) export HF_HOME=/path/to/your/desired/cache/dir ...
watt tookit可以
--dir- 指定模型文件目录 --nn-preload default:GGML:AUTO:- 加载 WasmEdge ML 插件（ggml后端）并...
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\3cb851bf7cf5826e45d49db2863f627cba583cbc3234...
但是,当我今天导入包时,我收到了以下错误消息: In Transformers v4.0.0, the default path to cache downloaded models changed from '~/.cache/torch/transformers' to '~/.cache/huggingface/transformers'. Since you don't seem to have overridden and '~/.cache/torch/transformers' is a di 浏览10...
当cache被关闭时,HF dataset会重新计算所有的transform。发生这种情况时,每次都会生成缓存文件,并将它们写入临时目录。一旦Python会话结束,临时目录中的缓存文件将被删除。随机哈希值被分配给这些缓存文件,而不是指纹。 当缓存被关闭的时候,你可以用Dataset.save_to_disk()来保存你处理后的数据集。