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...
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...
dataset.save_to_disk(dataset_dict_path="path") 读取本地csv文件 读写CSV格式本地文件 读取本地json文件 读写本地json文件 保存模型参数 保存模型参数 test 加载数据进行test 文本分类案例(bert)(juputer格式) 定义数据集 import torch from datasets import load_dataset#定义数据集classDataset(torch.utils.data...
Feature request Support for streaming datasets stored in object stores in load_from_disk. Motivation The load_from_disk function supports fetching datasets stored in object stores such as s3. In many cases, the datasets that are stored i...
数据保存/加载(save to disk/ load from disk) 使用save_to_disk()来保存数据集,方便在以后重新使用它,使用load_from_disk()函数重新加载数据集。我们将上面map后的tokenized\_dataset数据集进行保存: tokenized_dataset.save_to_disk("squad_tokenized") ...
Describe the bug load_from_disk and save_to_disk are not compatible. When I use save_to_disk to save a dataset to disk it works perfectly but given the same directory load_from_disk throws an error that it can't find state.json. looks li...
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）...
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_datasetsquad_it_dataset= load_dataset("json", data_files="./data/SQuAD...
from datasets import load_dataset # 用法一 squad_it_dataset = load_dataset("json", data_files="SQuAD_it-train.json", field="data") # 可以看到: features 表示 特征列。num_rows 表示行数 print(squad_it_dataset) print(squad_it_dataset["train"][0]) # 用法二:传入一个dict data_files = ...
import datasetsdataset = datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed", cache_dir="./wmt16-en_ro")在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”，这样可以更好的访问数据，让后将其保存到硬盘中。def flatten(batch): batch['en'] = batch['translation']['en'] batch['ro...