(1)HuggingFace 是一家公司,提供了大量机器学习相关的数据集、模型、工具。 (2)HuggingFace datasets 是一个轻量级的数据集框架,用于数据集的加载、保存、预处理等。 (3)datasets 底层使用 Apache Arrow 格式,使得加载数据集没有内存限制。 (4)datasets 常用的模块有: Dataset
datasets 是Hugging Face 提供的一个强大工具,用于加载、处理和操作大规模数据集。它支持多种格式(如 CSV、JSON、Parquet 等)以及在线数据集(如 Hugging Face Hub 上的数据集)。 通过load_dataset 函数,你可以加载一个数据集,返回的对象是一个 Dataset 或DatasetDict 类型,具体取决于数据集的结构。 示例:加载一个...
可以尝试安装一个旧版本的datasets来查看是否能解决问题:pip install datasets==旧版本号。 Python环境配置问题: 确保你的Python环境配置正确。如果你在使用虚拟环境,确保该环境已激活,并且datasets包是在该环境中安装的。 检查环境变量PATH是否包含Python和pip的安装路径。 导入语句错误: 检查你的代码中导入datasets模块的...
Datasets库是HuggingFace生态系统中一个重要的数据集库,可用于轻松地访问和共享数据集,这些数据集是关于音频、计算机视觉、以及自然语言处理等领域。Datasets 库可以通过一行来加载一个数据集,并且可以使用 Hug…
🤗 Datasets is also well integrated with data frameworks like PyArrow, Pandas, Polars and Spark, which should be installed separately. For more details on using the library with these frameworks, check the quick start page in the documentation: https://huggingface.co/docs/datasets/quickstart ...
一、HuggingFace Datasets简介 datasets是HuggingFace提供的一个用于加载、处理、查询数据集的库。它支持多种数据源,包括HuggingFace Hub、本地磁盘、Github存储库以及内存中的数据结构(如Python词典和Pandas DataFrames)。通过使用datasets,我们可以方便地加载、处理和查询各种NLP数据集,提高数据处理效率。 二、加载数据集 使...
使用huggingface全家桶(transformers, datasets)实现一条龙BERT训练(trainer)和预测(pipeline) huggingface的transformers在我写下本文时已有39.5k star,可能是目前最流行的深度学习库了,而这家机构又提供了datasets这个库,帮助快速获取和处理数据。这一套全家桶使得整个使用BERT类模型机器学习流程变得前所未有的简单。 不过...
huggingface datasets数据集本地化 有时候服务器访问不了外网,可以现在可以访问外网的机器上先把数据集给下好,然后传到对应服务器进行加载。 1. 首先下载并存储数据: importdatasets dataset= datasets.load_dataset("dataset_name") dataset.save_to_disk('your_path')...
datasets是抱抱脸开发的一个数据集python库,可以很方便的从Hugging Face Hub里下载数据,也可很方便的从本地加载数据集,本文主要对load_dataset方法的使用进行详细说明 @ 2.1 从HuggingFace Hub上加载数据 2.2 从本地加载数据集 2.2.1 加载指定格式的文件
dataset = load_dataset('text', data_files='https://huggingface.co/datasets/lhoestq/test/resolve/main/some_text.txt') 1.2.4 Parquet 与基于行的文件(如 CSV)不同,Parquet 文件以柱状格式存储。大型数据集可以存储在 Parquet 文件中,因为它更高效,返回查询的速度更快。#加载 Parquet 文件,如下例所示...