3.2.2 get_scheduler具体参数 一、Load dataset 本节参考官方文档:Load数据集存储在各种位置,比如 Hub 、本地计算机的磁盘上、Github 存储库中以及内存中的数据结构(如 Python 词典和 Pandas DataFrames)中。无论您的数据集存储在何处, Datasets 都为您提供了一种加载和使用它进行训练的方法。 本节将向您展示如...
Hyper-VII/LoadDataByScript (github.com) 数据脚本及其使用 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...
#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 dataset = load_dataset(model_name, name="full") dataset.save_to_disk(save_path) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 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_...
dataset = load_dataset("namespace/dataset_name", data_files=data_files) 你可以通过指定data_files或者data_dir参数来加载特定的文件子集。这些参数可以接受相对路径。 fromdatasetsimportload_dataset c4_subset=load_dataset("allenai/c4",data_files="en/c4-train.0000*-of-01024.json.gz")c4_subset=load_...
对于NLP 爱好者来说HuggingFace肯定不会陌生，因为现在几乎一提到NLP就会有HuggingFace的名字出现，HuggingFace...
一个IterableDataset是当你调用load_dataset的时候把streaming参数设置为true。 fromdatasetsimportload_dataset iterable_dataset=load_dataset("food101",split="train",streaming=True)forexampleiniterable_dataset:print(example)break{'image':<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFileimagemode=RGBsize=384x512at0x7F0681F...
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: ...
要启用数据集流式传输,你只需将Streaming=True参数传递给load_dataset()函数。 例如,让我们再次加载 PubMed Abstracts 数据集,但采用流模式: pubmed_dataset_streamed = load_dataset("json", data_files=data_files, split="train", streaming=True) ...
dataset = load_dataset('csv', data_files='train.csv') 也可以处理多个 CSV 文件 dataset = load_dataset('csv', data_files=['train.csv', 'test.csv']) 当使用 HuggingFace 提供的预训练模型对自己的数据集进行微调时,使用自定义数据集会非常方便。
定义Dataset.map要使用的预处理函数 定义DataCollator来用于构造训练batch 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from transformersimportAutoTokenizer,DataCollatorWithPaddingimportdatasets checkpoint='bert-base-cased'tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)raw_datasets=datasets.load_dataset('glue','mrpc...