从Pandas DataFrame加载:使用Dataset.from_pandas方法,将Pandas DataFrame对象转换为Dataset对象。 从Numpy数组加载:使用Dataset.from_dict方法,将包含Numpy数组的字典转换为Dataset对象。 下面是把我们定义的数据集加载下来的代码: fromdatasetsimportDatasetDict, Datasetimportdatasets dataset = datasets.load_from_disk("./...
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', 'my_text_2.txt'], 'test': 'my_test_file.txt'}) 1.2 加载远程数据集 url = "https://...
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, ...
name除了前文中需要在load时当作参数之外,也是在.cache路径中数据集Full_version(与脚本名称一致,即你自己定义的数据集名称)的name文件夹;version会定义name文件夹中的version文件夹名称。description是字符串,内容为对数据集本身的介绍,会出现在.cache数据集文件夹的dataset_info.json中。 数据集名称 数据集版本 数据...
1659 # Create a dataset builder -> 1660 builder_instance = load_dataset_builder( 1661 path=path, 1662 name=name, myenv/lib/python3.8/site-packages/datasets/load.py in load_dataset_builder(path, name, data_dir, data_files, cache_dir, features, download_config, download_mode, revision, use...
Numberoffilesindataset:20979437051Datasetsize(cache file):19.54GB 很好——尽管它有近 20 GB 大,但我们能够用更少的 RAM 加载和访问数据集! 如果你熟悉 Pandas,这个结果可能会让你感到惊讶,因为 Wes Kinney 著名的经验法则是,你通常需要的 RAM 是数据集大小的 5 到 10 倍。 那么HuggingFace数据集是如何解决...
train_dataset = dataset["train"] test_dataset = dataset["test"] 将start更新为pd.Period 我们要做的第一件事是根据数据的freq值将每个时间序列的start特征转换为 pandas 的Period索引: fromfunctoolsimportlru_cache importpandasaspd importnumpyasnp
from datasetsimportload_dataset dataset=load_dataset("cnn_dailymail",cache_dir='data',version="3.0.0")print(f"Features: {dataset['train'].column_names}") 代码语言:javascript 复制 Using custom data configurationdefaultReusing datasetcnn_dailymail(data\cnn_dailymail\default\3.0.0\3cb851bf7cf5826...
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(...
求助,关于datas..可以看到load_dataset自己生成了label标签,它这个label是根据数据保存的目录名来生成的。我的问题是如何修改这个标签呢?我用这种方法修改是改不了的。应该怎么修改?