# 基于 Huggingface 的 BERT 模型构建和使用方法"""1. 数据集合准备加载和保存数据集: 使用了load_from_disk 函数来加载本地保存的数据集,对加快实验的迭代速度很有帮助,尤其是在网络连接受限的情况下2. 训练词元分析器使用了 BertWordPieceTokenizer 训练一个分词器,并保存了训练好的分词器。这一步骤的关键在于...
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 path = './train' # train:表示上述训练集在本地的路径 dataset = load_from...
from datasets import load_dataset squad = load_dataset('squad') squad = squad.rename_column('context', 'text') 数据丢弃列(drop columns) 数据集支持对列进行丢弃,在删除一个或多个列时,向remove_columns()函数提供要删除的列名。单个列删除传入列名,多个列删除传入列名的列表。下面的代码将squad数据集中...
解决方法: 解决“无法下载”一种比较可靠的方式,用个人联网电脑本地下载,比如下面super_glue里的cb数据集: fromdatasetsimportload_dataset dataset= load_dataset('super_glue','cb', cache_dir='./raw_datasets') dataset.save_to_disk('super_glue_cb') 不出意外的话,这样就可以顺利下载。并保存至super_gl...
从Numpy数组加载:使用Dataset.from_dict方法,将包含Numpy数组的字典转换为Dataset对象。 下面是把我们定义的数据集加载下来的代码: fromdatasetsimportDatasetDict, Datasetimportdatasets dataset = datasets.load_from_disk("./my_dataset")print(len(dataset['text']))print(len(dataset['label']))print(dataset['...
./dataset/test")validation.save_to_disk("./dataset/validation")下图2可以看到，已经从数据集中删除了“translation”维度。标记器 标记器提供了训练标记器所需的所有工作。它由四个基本组成部分:(但这四个部分不是所有的都是必要的)Models:标记器将如何分解每个单词。例如，给定单词“playing”:i) BPE模型将其...
from datasetsimportload_from_diskself.dataset=load_from_disk("path") 保存 dataset.save_to_disk(dataset_dict_path="path") 读取本地csv文件 读写CSV格式本地文件 读取本地json文件 读写本地json文件 保存模型参数 保存模型参数 test 加载数据进行test ...
使用save_to_disk()来保存数据集,方便在以后重新使用它,使用load_from_disk()函数重新加载数据集。我们将上面map后的tokenized\_dataset数据集进行保存: tokenized_dataset.save_to_disk("squad_tokenized") 1. 保存后的文件结构如下: squad_tokenized/
登陆后复制dataset = load_dataset('json',data_files='alpaca_gpt4_data_zh.json',split='train') 3.6 保存数据集 3.6.1 序列化arrow格式保存到本地 此步可略过,后续通过load_from_disk()方法加载这个训练集时,可以直接load来提高加载速度 序列化arrow格式保存到本地用意 ...
Describe the bug load_from_disk and save_to_disk are not compatible. When I use save_to_disk to save a dataset to disk it works perfectly but given the same directory load_from_disk throws an error that it can't find state.json. looks li...