datasets = load_dataset('cail2018',split='exercise_contest_test') # 如果知道数据的结构,在load的时候就可以用split只load进来一部分数据; # 从数据集里面取数据 datasets_sample = datasets[ "exercise_contest_train" ].shuffle(seed= 42 ).select( range ( 1000 )) # 这里就是从cail2018这个数据集里面...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("parquet", data_files={'train': 'train.parquet', 'test': 'test.parquet'}) 要通过 HTTP 加载远程镶木地板文件,您可以传递 URL: base_url = "https://storage.googleapis.com/huggingface-nlp/cache/datasets/wikipedia/20200501.en/1.0.0/"...
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, data_files: Union[Dict, List] = None, split: Optional[Union[str, Split]] = None, cache_dir: Optional[str] = None, ...
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: fromdatasets...
importdatasetsdataset=datasets.load_dataset("codeparrot/self-instruct-starcoder", cache_dir="./hf_cache") ⌛ 结果下载到一半: ConnectionError:Couldn'treach https://huggingface.co/datasets/codeparrot/self-instruct-starcoder/resolve/fdfa8ceb317670e982aa246d8e799c52338a74a7/data/curated-00000-of-00...
记录一下huggingface datasets的cache机制,为增加fastnlp的cache功能更新做准备。上期提到huggingface 的datasets包提供了一个有用的功能,Cache management。具体见 我们以datasets的最常用的map函数为引子一步步深入了解。首先设置断点,开启debug功能,可以进入到arrow_dataset.py文件,一步步运行会跳转到_map...
huggingface nlp模块缓存数据集位置 使用nlp.load_dataset()下载数据集,数据集下一半网断了,报错:NonMatchingChecksumError,没法继续下载,清一清缓存又能继续下了 macos:/Users/xxx/.cache/huggingface/datasets 最后编辑于
import datasetsdataset=datasets.load_dataset("yelp_review_full",cache_dir='mypath\data\huggingfacedatasetscache')dataset.save_to_disk('mypath\\data\\yelp_review_full_disk') 将路径文件夹上传到服务器: 可以使用bypy和百度网盘来进行操作,参考我之前撰写的博文bypy:使用Linux命令行上传及下载百度云盘文件(...
import datasetsdataset = datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed", cache_dir="./wmt16-en_ro")在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”,这样可以更好的访问数据,让后将其保存到硬盘中。def flatten(batch): batch['en'] = batch['translation']['en'] batch['ro...
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: 代码语言:javascript 复制 pubmed_dataset_streamed=load_dataset("json",data_files=data_files,split="train",streaming=True) ...