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["train"][0],data["train"]["image"]... Lite版本 Lite版本是读取训练...
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 ...
import datasets from datasets import load_dataset dataset = load_dataset(path="imagefolder", data_dir="test_huggingface") # 直接这样也是可以的 #dataset = load_dataset("imagefolder", #data_dir="test_huggingface") print(dataset) print(dataset['train']) print('第一个数据:', dataset['train']...
dataset=load_dataset("json",data_files="my_file.json",field="data") 加载远程的JSON文件,只需要把URL传进去。 base_url = "https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/dataset/" dataset = load_dataset("json", data_files={"train": base_url + "train-v1.1.json", "validation": base_url +...
dataset = load_dataset('imdb', cache_dir="./imdb") 总的来说,使用datasets.load_dataset方法,从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。 2、自定义或本地加载数据集 要加载自定义数据集,可以使用datasets库中的DatasetDict和Dataset类。以下是一个简单的例子,展示如何加载一个自定义数据集: ...
一个IterableDataset是当你调用load_dataset的时候把streaming参数设置为true。 fromdatasetsimportload_dataset iterable_dataset=load_dataset("food101",split="train",streaming=True)forexampleiniterable_dataset:print(example)break{'image':<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFileimagemode=RGBsize=384x512at0x7F0681F...
下载数据集使用Dataset.map() 预处理数据加载和计算指标可以在官网来搜索数据集:https://huggingface.co/datasets 二、操作 1. 下载数据集 使用的示例数据集:from datasets import load_dataset# 加载数据dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train')print(dataset)打印结果:Dataset({ ...
I'm trying to load a custom dataset to use for finetuning a Huggingface model. My data is a csv file with 2 columns: one is 'sequence' which is a string , the other one is 'label' which is also a string, with 8 classes. I want to load my dataset and assign the typ...
("string", id=5), 'doc_id': Sequence(Value("int32", id=6)), 'source_id': Value("string", id=7), 'target_id': Value("string", id=8), } ) raw_datasets = load_dataset('json', data_files={ 'train': args.train_file, 'dev': args.dev_file, 'test': args.test_file }...
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。 dataset = load_dataset('csv', data_files='train.csv') ...