datasets.load_dataset函数加载本地数据集时,可以遵循以下步骤: 准备本地数据集文件: 确保你的本地数据集文件已经准备好,并且格式正确(如CSV、JSON、TXT等)。 导入datasets库: 在你的Python脚本或Jupyter Notebook中导入datasets库。python from datasets import load_dataset ...
train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory( data_dir, #要加载的图片数据 v...
dataset = load_dataset(path='squad', split='train') 2.2 从本地加载数据集 2.2.1 加载指定格式的文件 用path参数指定数据集格式 json格式,path="json" csv格式,path="csv" 纯文本格式,path="text" dataframe格式,path="panda" 图片,path="imagefolder" ...
datasets.load_dataset限制范围 `datasets.load_dataset`函数是Hugging Face库中一个非常实用的函数,用于加载和下载各种NLP数据集。它允许你访问预定义的数据集以及用户自定义的数据集。 `load_dataset`函数的第一个参数是要加载的数据集的名称,可以是预定义的数据集,也可以是用户自定义的本地数据集。预定义的数据集...
当训练数据规模在0-23w以内,load_dataset加载本地jsonl文件不会出现问题,速度还能接受。但如果数据规模超过百万,会出现以下问题: Generating train split: 234665 examples [00:01, 172075.77 examples/s] datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the dataset 普通解决方案 然后可...
1.1 加载本地数据集 本地数据集会先load,然后放到.cache文件夹下面去,示例代码如下: from datasets import load_dataset squad_it_dataset = load_dataset("json", data_files="./data/SQuAD_it-train.json", field="data") #也可以加载文本文件
load_dataset()方法的工作原理通常包括以下几个步骤: 数据加载:首先,load_dataset()会从指定的数据源(如本地文件系统、远程服务器或数据库)中加载数据集。这可能涉及到读取文件、从数据库中提取数据等操作。 数据预处理:一旦数据被加载,load_dataset()会对其进行预处理。这可能包括数据清洗、归一化、标准化、转换...
Describe the bug The datasets.load_dataset returns a ValueError: Unknown split "validation". Should be one of ['train', 'test']. when running load_dataset(local_data_dir_path, split="validation") even if the validation sub-directory exis...
思路:本地在线加载数据集,然后导出数据集到磁盘,最后在服务器加载进去。 推荐指数:5星 在线加载数据集,并导出至本地指定路径 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") ...
1.5 加载自定义或本地metric 1.5.2 Load configurations 1.6 分布式设置 二、Dataset数据处理 2.1 Sort, shuffle, select, split, and shard 2.1.1 sort 2.1.2 Shuffle(Dataset/DatasetDict可用) 2.1.3 Select 和 Filter(选择特定的行数据) 2.1.4 Split(划分测试验证集) 2.1.5 Shard分片 2.2 Rename, remove,...