if I want to load this dataset online, I just directly use, from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("Dahoas/rm-static") What if I want to load dataset from local path, so I download the files and keep the same folder structure from web Files and versions fristly, -...
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...
Hyper-VII/LoadDataByScript (github.com) 数据脚本及其使用 数据脚本就是自己编写的、用于读取自用数据的py文件(下图的Lite_version.py)。datasets.load_dataset()是Hugging Face提供的读取数据的函数,使用个人数据时需要将脚本文件路径作为参数传入函数,无需再传入其他参数。如下图所示: 数据脚本调用方法 执行完毕后...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('json', data_files='my_file.json') JSON 文件可以有多种格式,但我们认为最有效的格式是拥有多个 JSON 对象;每行代表一个单独的数据行。例如: {"a": 1, "b": 2.0, "c": "foo", "d": false} {"a": 4, "b": -5.5, "c": nul...
from datasets import load_dataset 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'], ...
取消代理 git config --get http.proxy 2. 下载数据 将tree/main 换成.git, 输入以下指令 git clone https://hf-mirror.com/datasets/Dahoas/rm-static.git 3. 本地数据在deepspeed中加载 fromdatasetsimportload_dataset data_files = {“train”:“train-00000-of-00001-2a1df75c6bce91ab.parquet”,“...
stack trace from ctrl-c: ^CTraceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/jobuser/.local/lib/python3.10/site-packages/datasets/load.py", line 2582, in load_dataset builder_instance.download_and_prepare( output_path = get_from_cache( [0/122] ...
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。
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?
Load_dataset()函数引发以下错误: ValueError:无法强制转换当生命消逝时,防御、躲避或知道摧毁敌人只需几秒钟,如果不是一百分钟的话。字符串-1:int64--架构元数据--pandas:'{"index_columns":[{“kind”:“range”,“name”:null,“start”:0,“+954到{'Space and Equipment OK”“。”:Value(dtype='string...