使用Hugging Face的加载数据集函数,指定本地数据集的路径: 你可以使用load_dataset函数来加载本地CSV文件。假设你的CSV文件名为my_dataset.csv,并且位于当前工作目录下,你可以这样加载它: python dataset = load_dataset("csv", data_files="my_dataset.csv") 如果你的数据集有多个文件,可以将文件路径作为列表传...
2.2 从本地加载数据集 2.2.1 加载指定格式的文件 2.2.2 加载图片 2.2.3 自定义数据集加载脚本 1. load_dataset参数 load_dataset有以下参数,具体可参考源码 defload_dataset( path: str, name: Optional[str] = None, data_dir: Optional[str] = None, ...
本地数据集会先load,然后放到.cache文件夹下面去,示例代码如下: from datasets import load_dataset squad_it_dataset = load_dataset("json", data_files="./data/SQuAD_it-train.json", field="data") #也可以加载文本文件 dataset = load_dataset('text', data_files={'train': ['my_text_1.txt', ...
主要是load_dataset函数的使用,一般分在线从huggingface的数据库里加载和本地加载,本篇先介绍本地加载 本地加载 加载文件夹和jsonl 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("im...
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 dataset = load_from_disk(path) ...
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: importdatasets dataset= datasets.load_dataset("dataset_name") dataset.save_to_disk('your_path')...
2. 下载数据 将tree/main 换成.git, 输入以下指令 git clone https://hf-mirror.com/datasets/Dahoas/rm-static.git 3. 本地数据在deepspeed中加载 fromdatasetsimportload_dataset data_files = {“train”:“train-00000-of-00001-2a1df75c6bce91ab.parquet”,“test”:“test-00000-of-00001-8c7c51afc...
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_diskpath = './train' # train:表示上述训练集在本地的路径dataset = load_from_disk(path)
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')...