name除了前文中需要在load时当作参数之外,也是在.cache路径中数据集Full_version(与脚本名称一致,即你自己定义的数据集名称)的name文件夹;version会定义name文件夹中的version文件夹名称。description是字符串,内容为对数据集本身的介绍,会出现在.cache数据集文件夹的dataset_info.json中。 数据集名称 数据集版本 数据...
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': ['my_text_1.txt', 'my_text_2.txt'], 'test': 'my_test_file.txt'}) 1.2 加载远程数据集 url = "https://...
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 +...
or the squad dataset couldn't be downloaded. I'm not really sure what the problem is beyond that. Messing around with caching I did manage to get it to load the dataset once, and then couldn't repeat this.
我们使用WMT16数据集及其罗马尼亚语-英语子集。load_dataset()函数将从Huggingface下载并加载任何可用的数据集。 import datasets dataset = datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed", cache_dir="./wmt16-en_ro") 在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”,这样可以更好的访问数据,...
我们使用WMT16数据集及其罗马尼亚语-英语子集。load_dataset()函数将从Huggingface下载并加载任何可用的数据集。 import datasets dataset = datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed", cache_dir="./wmt16-en_ro") 在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”,这样可以更好的访问数据,...
ro_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("./ro_tokenizer.json") ro_tokenizer.pad_token = en_tokenizer.pad_token# 加载数据集train = load_from_disk("./dataset/train") test = load_from_disk("./dataset/test") validation = load_from_disk("./dataset/validation")# 模型输入的 Tok...
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) ...
支持IterableDataset,只要load_dataset设置streaming=True就可以。这样就不会缓存了,都是懒加载。 shuffle支持了IterableDataset,只要shuffle时设置buffer_size就可以。并且对于IterableDataset,是对shards进行随机读取的。一个文件对应一个shard。 增加了对dataset的元数据描述,叫做Feature,它描述列的类型和作用。数据集读取时...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('path/to/local/dataset.json') 三、处理数据集 datasets库提供了丰富的API用于处理数据集。例如,我们可以使用map函数对数据集中的每个样本进行变换,使用filter函数过滤掉不符合条件的样本,使用concatenate_datasets函数合并多个数据集等。这些操作都非常直观和易...