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. 然后把数据集上传到指定服务器地址,并进行...
dataset=load_dataset("path/to/script/loading_script.py",split="train") 编辑加载代码 你可以编辑一个加载数据集代码,下载数据集的代码仓库,然后修改,最后加载。 git clone https://huggingface.co/datasets/eli5fromdatasetsimportload_dataset eli5=load_dataset("path/to/local/eli5") 本地和远程文件 数据集...
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', '...
数据脚本就是自己编写的、用于读取自用数据的py文件(下图的Lite_version.py)。datasets.load_dataset()是Hugging Face提供的读取数据的函数,使用个人数据时需要将脚本文件路径作为参数传入函数,无需再传入其他参数。如下图所示: 数据脚本调用方法 执行完毕后,结果如下图: 运行脚本 然后根据实际使用需要切分数据,如data...
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: import datasets dataset = datasets.load_dataset("dataset_name") dataset.save_to_disk('your_path')...
dataset = load_dataset('imdb', cache_dir="./imdb") 总的来说,使用datasets.load_dataset方法,从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。 2、自定义或本地加载数据集 要加载自定义数据集,可以使用datasets库中的DatasetDict和Dataset类。以下是一个简单的例子,展示如何加载一个自定义数据集: ...
Dataset 当你加载一个dataset的split,你会得到一个Dataset的对象。你可以对Dataset对象做很多事,学习如何操作dataset里的数据是非常重要的。 这个文章使用rotten_tomatoes数据集。 from datasetsimportload_dataset dataset=load_dataset("rotten_tomatoes",split="train") ...
大略来说,我的成功做法就是现在本地加载数据集,然后储存到磁盘,然后将文件夹上传至服务器,并从磁盘直接加载数据集。 在本地加载数据集并储存到本地磁盘(注意这个路径是Windows系统的路径): import datasetsdataset=datasets.load_dataset("yelp_review_full",cache_dir='mypath\data\huggingfacedatasetscache')dataset...
dataset['train'].description dataset['train'].citation 自定义数据集加载 我们在最终使用的时候肯定会用到自己的数据,这时仍然可以将本地 CSV 文件和其他文件类型加载到Dataset 对象中。 例如,假设有一个 CSV 文件,可以简单地将其传递给 load_dataset 方法。