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...
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, Da…
dataset = load_dataset("PolyAI/minds14", name="en-US", split="train", cache_dir="./PolyAI") configs = get_dataset_config_names("PolyAI/minds14") print(configs) 由于网络原因,会出现下载不了https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14/resolve/main/data/MInDS-14.zip的情况。可以先通过其它...
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...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("cnn_dailymail", cache_dir='data',version="3.0.0") print(f"Features: {dataset['train'].column_names}") 1. 2. 3. 4. 5. Using custom data configuration default Reusing dataset cnn_dailymail (data\cnn_dailymail\default\3.0.0\3c...
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(...
raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc", cache_dir = '~/.cache/huggingface/dataset') raw_datasets 1. 2. 3. 4. 可以得到结果: DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['sentence1', 'sentence2', 'label', 'idx'], num_rows: 3668 ...
repo_type = "dataset", # 'model', 'dataset', 'external_dataset', 'external_metric', 'external_tool', 'external_library' repo_id="Hello-SimpleAI/HC3-Chinese",#huggingface网站上项目目录 local_dir="./HC3-Chinese",#缓存文件默认保存在系统盘\.cache\huggingface\hub\Hello-SimpleAI/HC3-Chinese 中...