import datasets from datasets import load_dataset dataset = load_dataset(path="imagefolder", data_dir="test_huggingface") # 直接这样也是可以的 #dataset = load_dataset("imagefolder", #data_dir="test_huggingface") print(dataset) print(dataset['train']) print('第一个数据:', dataset['train']...
from datasets import load_dataset , Dataset datasets = load_dataset('cail2018') # 导入数据 datasets_sample = datasets[ "exercise_contest_train" ].shuffle(seed= 42 ).select( range ( 1000 )) datasets_sample = datasets_sample.sort('punish_of_money') # 按照被罚金额排序,是从大到小的,这个排...
fromdatasetsimportload_dataset dataset = load_dataset(path='squad', split='train') 2.2 从本地加载数据集 2.2.1 加载指定格式的文件 用path参数指定数据集格式 json格式,path="json" csv格式,path="csv" 纯文本格式,path="text" dataframe格式,path="panda" ...
1.数据下载方式:load_dataset 将数据集下载到本地:(此处下载的是一个物体目标检测的数据集) from datasets import load_dataset # 下载的数据集名称, model_name = 'keremberke/plane-detection' # 数据集保存的路径 save_path = 'datasets' #name参数为full或mini,full表示下载全部数据,mini表示下载部分少量数据...
下载数据集使用Dataset.map() 预处理数据加载和计算指标可以在官网来搜索数据集：https://huggingface.co/datasets 二、操作 1. 下载数据集 使用的示例数据集：from datasets import load_dataset# 加载数据dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train')print(dataset)打印结果：Dataset({ ...
1、从Hugging Face Datasets Hub加载 要下载和加载一个Hugging Face数据集,可以使用以下步骤: 安装Hugging Face库和datasets子库: !pip install transformers !pip install datasets 导入datasets子库: fromdatasetsimportload_dataset 使用load_dataset方法加载一个数据集。例如,要加载IMDB情感分析数据集,可以使用以下代码...
并保存至super_glue_cb, 会包含train、validation、test等文件。 将数据集上传到服务器器上就可以在本地加载数据集了,避免在线下载网络不稳定或无法连接的问题。 本地加载使用方式: fromdatasetsimportload_from_disk raw_dataset= load_from_disk("./super_glue/super_glue_cb")...
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 ...
from transformersimportpipeline from datasetsimportload_dataset 使用datasets读取数据集 下面的代码读取原始数据集的train部分的前40000条作为我们的训练集,40000-50000条作为开发集(只使用这个子集已经可以训出不错的模型,并且可以让训练时间更短),原始的测试集作为我们的测试集。
from datasets import load_dataset 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。