准备本地数据集: 确保你的本地数据集格式正确,Hugging Face支持多种数据格式,如CSV、JSON、TXT等。假设你的数据集是一个CSV文件,内容类似于: csv text,label 这是一个正面评论,1 这是一个负面评论,0 使用Hugging Face的加载数据集函数,指定本地数据集的路径: 你可以使用load_dataset函数来加载本地CSV文件。
2.2 从本地加载数据集 2.2.1 加载指定格式的文件 2.2.2 加载图片 2.2.3 自定义数据集加载脚本 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, ...
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/SQuAD_it-train.json", field="data") #也可以加载文本文件 dataset = load_dataset('text', data_files={'train': [...
# 每隔10步记录一次日志 logging_first_step=True,# 在第一步就记录日志 logging_epoch_end=True,# 在每个 epoch 结束时记录日志)trainer=Trainer(model=model,# 要训练的模型 args=training_args,# 训练参数 train_dataset=train_dataset,# 训练数据集 eval_dataset=eval_dataset # 评估数据集)trainer.train()...
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_diskpath = './train' # train:表示上述训练集在本地的路径dataset = load_from_disk(path) 数据以类似于表格的形式存储,包含以下列名:[‘image_id’, ‘image’, ‘width’, ‘height’, ‘objects’...
主要是load_dataset函数的使用,一般分在线从huggingface的数据库里加载和本地加载,本篇先介绍本地加载 本地加载 加载文件夹和jsonl 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("im...
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) ...
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')...
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: ...
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: import datasets dataset = datasets.load_dataset("dataset_name") dataset.save_to_disk('your_path')...