git clone https://huggingface.co/datasets/eli5fromdatasetsimportload_dataset eli5=load_dataset("path/to/local/eli5") 本地和远程文件 数据集可以从你本地文件或者远程文件加载。数据集文件一般以csv,json,txt,或者parquent文件存储。 CSV 可以从一个或者多个csv文件加载数据集,如果多个csv,就以列表形式传入csv...
dataset['train'].citation 1. 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。 dataset = load_dataset('csv', data_files='train.csv') 1. 也可以处理多...
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。 dataset = load_dataset('csv', data_files='train...
下载的文件格式为TSV,因为TSV是CSV格式的一种(CSV 使用逗号做分隔符,TSV使用\t制表符做分隔符),所以我们可以使用csv脚本来加载该类文件,但是需要在函数load_dataset()函数中指定delemiter参数为\t。 fromdatasetsimportload_datasetdata_files={"train":"drugsComTrain_raw.tsv","test":"drugsComTest_raw.t...
dataset = load_dataset('csv', data_files={'train': train, 'test': test}) 加载数据集时发生了什么错误? 发布于 2 年前 ✅ 最佳回答: 原因是因为在第一列中多次使用分隔符,代码无法自动确定列数(有时将一个句子分割为多个列,因为它无法自动确定,是分隔符还是句子的一部分)。
例如,假设有一个 CSV 文件,可以简单地将其传递给 load_dataset 方法。 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...
从本地文件加载:使用Dataset.from_(format)方法,例如Dataset.from_csv、Dataset.from_json等,根据数据集的格式选择对应的方法,从本地文件中加载数据集。 从Hugging Face Datasets Hub加载:使用datasets.load_dataset方法,从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。
支持csv, tsv, txt, json, jsonl等格式的文件 fromdatasetsimportload_dataset data_files={"train":"./data/sougou_mini/train.csv","test":"./data/sougou_mini/test.csv"}drug_dataset=load_dataset("csv",data_files=data_files,delimiter=",") ...
载入本地csv数据集: dataset = load_dataset('/opt/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/datasets/csv.py', data_files=files, delimiter='\t') 这里有一点需要注意,原始用法是load_dataset('csv', files),然后再load数据集的时候会从datasets github库中拉取读取csv数据的脚本,用此脚本来读取本地数据。但是...
from datasets import Features, Value, ClassLabel from datasets import load_dataset class_names = ['class_label_1', 'class_label_2'] ft = Features({'sequence': Value('string'), 'label': ClassLabel(names=class_names)}) mydataset = load_dataset("csv", data_files="mydata.csv"...