然后在Lib\site-packages\datasets\utils\file_utils.py中找到get_from_cache函数, 加断点查看cache_path = os.path.join(cache_dir, filename)的cache_path值,然后将MInDS-14.zip复制到该路径下,并改为相同的名字,再次运行load_dataset即可 https://github.com/lansinuote/Huggingface_Toturials NLP冻手之路(2)...
import os.path from datasets import load_dataset now_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) target_dir_path = os.path.join(now_dir, "my_cnn_dailymail") dataset = load_dataset("ccdv/cnn_dailymail", name="3.0.0") dataset.save_to_disk(target_dir_path) 2. 观察文件夹布局...
from datasets import load_dataset # 加载 dataset = load_dataset("./data/clone/sst2") # 保存 dataset.save_to_disk(dataset_dict_path='./data/sst2') 1. 2. 3. 4. 5. 加载数据集 # 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...
tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True, remove_columns=list(dataset["train"].features)) # save dataset to disk tokenized_dataset["train"].save_to_disk(os.path.join(save_dataset_path,"train")) tokenized_dataset["test"].save_to_disk(os.path.join(save_dataset_path...
dataset = load_from_disk(“./”) #导出为其他格式 #dataset.to_csv(‘./datasets.csv’) #dataset.to_json(‘./datasets.json’) 实战任务:用bert实现中文分类问题 第一步首先要定义数据集 本次实战应用的数据集是ChnSentiCrop 情感分类数据集可以通过huggingface网站上导入具体实现过程是通过定义了一个Datase...
1 huggingface-cli download --resume-download bigscience/bloom-560m --local-dir bloom-560m 下载数据集 1 huggingface-cli download --resume-download --repo-type dataset lavita/medical-qa-shared-task-v1-toy 值得注意的是,有个--local-dir-use-symlinks false参数可选,因为huggingface的工具链默认会...
from_pretrained('bert-base-cased') tokenized_dataset = squad_dataset.map(lambda x: tokenizer(x['context']), batched=True) If your dataset is bigger than your disk or if you don't want to wait to download the data, you can use streaming: # If you want to use the dataset immediately...
load_dataset works in three steps: download the dataset, then prepare it as an arrow dataset, and finally return a memory mapped arrow dataset. In particular it creates a cache directory to store the arrow data and the subsequent cache files for map. load_from_disk directly returns a memory...
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...
Hugging Face 核心组件包括Transformers、Dataset、Tokenizer,此外还有一些辅助工具,如Accelerate,用于加速深度学习训练过程。 更多内容可以去 Hugging Face 官网上发掘,下面重点介绍下它的三个核心组件。 1、Hugging Face Transformers Transformers 是 Hugging Face 的核心组件,主要用于自然语言处理,提供了预训练的语言模型和...