})# 将数据集添加到DatasetDict中dataset_dict = DatasetDict({"my_dataset": my_dataset})# 打印数据集print(dataset_dict["my_dataset"])# 将数据集保存到指定位置my_dataset.save_to_disk("path/to/save/my_dataset") 我们首先使用Dataset.from_dict方法定义了一个包含两个样本的数据集。然后,我们将这个...
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_glue_cb, 会包含train、validation、test等文件。 将数据集上传到服务器器上就可以在本地加载数据集了,避免在线下载网络不稳定或无法连接的问题。 本地加载使用方式: fromdatasetsimportload_from_disk raw_dataset= load_...
def batch_iterator(): batch_length = 1000 for i in range(0, len(train), batch_length): yield train[i : i + batch_length]["ro"]bpe_tokenizer.train_from_iterator( batch_iterator(), length=len(train), trainer=trainer )bpe_tokenizer.save("./ro_tokenizer.json")BART微调 现在可...
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") 保存后的文件结构如下:squad_tokenized/├── dataset_dict.json├── train│ ├── data-00000-of-...
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 ...
import os.path from datasets import load_dataset now_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) target_dir_path = os.path.join(now_dir, "my_cnn_dailymail") dataset = load_dataset("ccdv/cnn_dailymail", name="3.0.0") dataset.save_to_disk(target_dir_path) 2. 观察文件夹布局...
数据保存/加载(save to disk/ load from disk) 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") ...
test.save_to_disk("./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) ...
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 = load_dataset(model_name, name="full")dataset.save_to_disk(save_path) ...
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 like the load_from_disk only works on one spli...