#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 squad = load_dataset('squad') # 删除一个列 squad = squad.remove_columns('id') # 删除多个列 squad = squad.remove_columns(['title', 'text']) 数据新增列(add new columns) 数据集支持新增列。下面的代码在squad数据集上新增一列test,内容全为字符串111: from ...
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...
并保存至super_glue_cb, 会包含train、validation、test等文件。 将数据集上传到服务器器上就可以在本地加载数据集了,避免在线下载网络不稳定或无法连接的问题。 本地加载使用方式: fromdatasetsimportload_from_disk raw_dataset= load_from_disk("./super_glue/super_glue_cb")...
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）...
使用Dataset.map() 预处理数据 加载和计算指标 可以在官网来搜索数据集: https://huggingface.co/datasets 二、操作 1. 下载数据集 使用的示例数据集: from datasets import load_dataset # 加载数据 dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train') ...
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?
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。