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("./my_dataset")print(len(dataset['text']))print(len(dataset['label']))print(dataset['t...
#第3章/从磁盘加载数据集fromdatasetsimportload_from_diskdataset=load_from_disk('./data/ChnSentiCorp') 取出数据集字典对象里面的Dataset 方法一:直接通过字典键 #使用train数据子集做后续的实验dataset=dataset['train']dataset 得到DatasetDict字典对象里面的Dataset对象,这个Dataset对象内核就是pandas的Dataframe对象...
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_disk from datasets import load_from_disk path = './train' # tra...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("squad", split="train") dataset.features {'answers': Sequence(feature={'text': Value(dtype='string', id=None), 'answer_start': Value(dtype='int32', id=None)}, length=-1, id=None), 'context': Value(dtype='string', id=None...
load_dataset:用于加载原始数据文件,并返回 DatasetDict load_from_disk:用于加载HuggingFacet 自定义的数据文件,并返回 DatasetDict 或 Dataset 二、Dataset(数据集) (1)Dataset:数据集对象,代表一个数据集,用于单个数据集的保存、加载、处理等操作 (2)本节介绍 Dateset 对象的常用操作 ...
2.加载本地的arrow文件:load_from_disk from datasets import load_from_diskpath = './train' # train:表示上述训练集在本地的路径dataset = load_from_disk(path) 数据以类似于表格的形式存储,包含以下列名:[‘image_id’, ‘image’, ‘width’, ‘height’, ‘objects’] ...
importdatasets# 加载单个数据集raw_datasets=datasets.load_dataset('squad')# 加载多个数据集raw_datasets=datasets.load_dataset('glue','mrpc') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 从文件中加载数据 支持csv, tsv, txt, json, jsonl等格式的文件 fromdatasetsimportload_dataset ...
dataset=datasets.load_from_disk("mypath/datasets/yelp_full_review_disk") 就可以正常使用数据集了: 注意,根据datasets的文档,这个数据集也可以直接存储到S3FileSystem(https://huggingface.co/docs/datasets/v2.0.0/en/package_reference/main_classes#datasets.filesystems.S3FileSystem)上。我觉得这大概也是个类...
from datasets import load_from_diskdataset = load_from_disk('./')3. 评价指标 Evaluate 安装Evaluate库：pip install evaluate （1）加载 import evaluateaccuracy = evaluate.load("accuracy")（2）从社区加载模块 element_count = evaluate.load("lvwerra/element_count", module_type="measurement")（3）...
Describe the bug I have data saved with save_to_disk. The data is big (700Gb). When I try loading it, the only option is load_from_disk, and this function copies the data to a tmp directory, causing me to run out of disk space. Is there ...