./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...
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...
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,我们将这个数据集添加到DatasetDict对象中,并使用键名"my_dataset"进行标识。然后,我们打印了DatasetDict对象中的"my_dataset"数据集。最后,我们使用save_to_disk方法将数据集保存到指定位置,其中"path/to/save/my_dataset"表示保存的路径和文...
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 1、就是为了提高处理速度和减少内存占用 2、将处理完的数据进行保存 具体使用save_to_disk的方法 save_to_disk是dataset的方法,因此需要将取字段为train的值 登陆后复制1 登陆后复制dataset["...
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/
validation = dataset['validation'].map( flatten ) # Save to disk train.save_to_disk("./dataset/train") 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。
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 ...
当缓存被关闭的时候,你可以用Dataset.save_to_disk()来保存你处理后的数据集。 哈希 通过散列传递给map的函数以及参数(batch_size, remove_columns等)来更新数据集的指纹。 fromdatasets.fingerprintimportHasher my_func=lambdaexample:{"length":len(example["text"])}print(Hasher.hash(my_func))'3d35e2b3e94...
安装huggingface提供的数据集(都是API) 加载数据集失败问题(加载本地数据集) 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 ...
You can save a HuggingFace dataset to disk using the save_to_disk() method. For example: from datasets import load_dataset test_dataset = load_dataset("json", data_files="test.json", split="train") test_dataset.save_to_disk("test.hf") Share Improve this answer Follow edited Jul 13...