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...
使用该data_files参数将数据文件映射到拆分,例如train,validation和test:(如果数据集没有数据集加载脚本,则默认情况下,所有数据都将在train拆分中加载。) data_files = {"train": "train.csv", "test": "test.csv"} dataset = load_dataset("namespace/your_dataset_name", data_files=data_files) 如果不...
#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 = 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_...
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，HuggingFace...
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...
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: ...
fromdatasetsimportload_dataset dataset=load_dataset("lhoestq/demo1") 有些数据集可能有多个版本,可以通过revision参数指定数据集的版本。 dataset = load_dataset( "lhoestq/custom_squad", revision="main" ) 一个没有加载代码的数据集默认会加载所有的数据集到train分区。可以用data_files参数来把数据文件映射...
要启用数据集流式传输,你只需将Streaming=True参数传递给load_dataset()函数。 例如,让我们再次加载 PubMed Abstracts 数据集,但采用流模式: pubmed_dataset_streamed = load_dataset("json", data_files=data_files, split="train", streaming=True) ...
dataset = load_dataset('csv', data_files=['train.csv', 'test.csv']) 当使用 HuggingFace 提供的预训练模型对自己的数据集进行微调时,使用自定义数据集会非常方便。 总结 Hugging Face 为我们提供了提供的大量资源,使端到端处理大型 NLP 和 ML 工作负载变得容易。虽然在灵活性等某些方面还是不足,但是Huggin...