huggingface datasets数据集本地化 有时候服务器访问不了外网,可以现在可以访问外网的机器上先把数据集给下好,然后传到对应服务器进行加载。 1. 首先下载并存储数据: importdatasets dataset= datasets.load_dataset("dataset_name") dataset.save_to_disk('your_path') 2. 然后把数据集上传到指定服务器地址,并进行...
huggingface支持以下4种数据格式的数据集,只需要在load的时候设定格式就好了,这已经非常全面了,基本上覆盖了大部分数据格式; 1.1 加载本地数据集 本地数据集会先load,然后放到.cache文件夹下面去,示例代码如下: from datasets import load_dataset squad_it_dataset = load_dataset("json", data_files="./data/SQ...
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,结果如下图: 运行脚本 然后根据实际使用需要切分数据,如data...
1. 首先下载并存储数据: import datasets dataset = datasets.load_dataset("dataset_name") dataset.save_to_disk('your_path') 1. 2. 3. 2. 然后把数据集上传到指定服务器地址,并进行本地加载: import datasets dataset = load_from_disk("your_path") 1. 2. 注意:保存数据集所用机器上的datasets版本...
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...
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' # train:表示上述训练集在本地的路径 dataset = load_from_disk(path) ...
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”,“test”:“test-00000-of-00001-8c7c51afc...
Dataset 当你加载一个dataset的split,你会得到一个Dataset的对象。你可以对Dataset对象做很多事,学习如何操作dataset里的数据是非常重要的。 这个文章使用rotten_tomatoes数据集。 from datasetsimportload_dataset dataset=load_dataset("rotten_tomatoes",split="train") ...
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?