1. 什么是 datasets 库和load_dataset? datasets 是Hugging Face 提供的一个强大工具,用于加载、处理和操作大规模数据集。它支持多种格式(如 CSV、JSON、Parquet 等)以及在线数据集(如 Hugging Face Hub 上的数据集)。 通过load_dataset 函数,你可以加载一个数据集,返回的对象是一个 Dataset 或DatasetDict 类型...
二、数据集下载 DataSET 在线下载 huggingface 数据并转存为CSV 数据集地址:huggingface.co/datasets from datasets import load_dataset,load_from_disk def data_downloads(dataset_name,dataset_path): # 从 huggingface 下载数据转存为CSV # dataset_name :huggingface 中数据集名称 # dataset_path :本地地址 ...
从本地文件加载:使用Dataset.from_(format)方法,例如Dataset.from_csv、Dataset.from_json等,根据数据集的格式选择对应的方法,从本地文件中加载数据集。 从Hugging Face Datasets Hub加载:使用datasets.load_dataset方法,从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。 从Pandas DataFrame加载:使用Dataset.from_pandas...
解决方法: 解决“无法下载”一种比较可靠的方式,用个人联网电脑本地下载,比如下面super_glue里的cb数据集: fromdatasetsimportload_dataset dataset= load_dataset('super_glue','cb', cache_dir='./raw_datasets') dataset.save_to_disk('super_glue_cb') 不出意外的话,这样就可以顺利下载。并保存至super_gl...
1. load_dataset参数 load_dataset有以下参数,具体可参考源码 defload_dataset( path: str, name: Optional[str] = None, data_dir: Optional[str] = None, data_files: Union[Dict, List] = None, split: Optional[Union[str, Split]] = None, ...
1.数据下载方式:load_dataset 将数据集下载到本地:(此处下载的是一个物体目标检测的数据集) from datasets import load_dataset# 下载的数据集名称,model_name = 'keremberke/plane-detection'# 数据集保存的路径save_path = 'datasets'#name参数为full或mini,full表示下载全部数据,mini表示下载部分少量数据dataset...
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 ...
问Huggingface Load_dataset()函数抛出"ValueError:无法强制转换“EN在进行将多个表的数据合并到一个表后...
我希望加载我的数据集，并将'sequence‘列的类型分配给'string’，将'label‘列的类型分配给'ClassLabel...
datasets = load_dataset('wikitext', 'wikitext-2-raw-v1') 对于因果语言建模(CLM),我们将获取数据集中的所有文本,并在标记化后将它们连接起来。然后,我们将它们分成一定序列长度的样本。这样,模型将接收连续文本块。 from transformers import AutoTokenizer ...