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,
添加后找到.cache文件夹,删除下面的.lock文件,重新运行即可。 注意,本文不解决因网络问题导致的卡死,请务必先排查网络问题,例如尝试配置连接到hf镜像站等。 最近在集群上训练模型,加载数据集的时候发现没办法加载,提交任务后也没有报错,ssh连接了节点用htop发现进程处于D状态,网上查阅资料发现一般是在等IO,但是也...
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...
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...
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, ...
使用datasets加载数据集非常简单,只需调用load_dataset函数并传入相应的参数即可。参数可以是HuggingFace Hub上的数据集存储库命名空间和数据集名称,也可以是本地磁盘上的数据集文件路径。加载完成后,将返回一个数据集对象,我们可以对其进行进一步的处理和查询。 例如,加载HuggingFace Hub上的数据集: from datasets import...
load_dataset:用于加载原始数据文件,并返回 DatasetDict load_from_disk:用于加载HuggingFacet 自定义的数据文件,并返回 DatasetDict 或 Dataset 二、Dataset(数据集) (1)Dataset:数据集对象,代表一个数据集,用于单个数据集的保存、加载、处理等操作 (2)本节介绍 Dateset 对象的常用操作 ...
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 ...
""davidkim205/iris-7b，没搜到这个数据集，您检查一下， from datasets import load_dataset ...
EN对于NLP 爱好者来说HuggingFace肯定不会陌生，因为现在几乎一提到NLP就会有HuggingFace的名字出现，...