除了第一个参数,`load_dataset`函数还有其他可选的参数,可以帮助你限制要加载的数据集的范围。一些常用的参数包括: - split(str或list):指定要加载的数据集的子集,可以是字符串(如"train"、"test"、"validation"等)或者字符串列表。 - batch_size(int):指定加载数据集时的批次大小,用于分批处理数据。 - shuffl...
一、Load dataset 1.1 Hugging Face Hub 1.2 本地和远程文件 1.2.1 CSV 1.2.2 JSON 1.2.3 text 1.2.4 Parquet 1.2.5 内存数据(python字典和DataFrame) 1.2.6 Offline离线(见原文) 1.3 切片拆分(Slice splits) 1.3.1 字符串拆分(包括交叉验证) 1.4 Troubleshooting故障排除 1.4.1手动下载 1.4.2 Specify fe...
编写脚本文件需要继承datasets.GeneratorBasedBuilder,根据实际情况编写_info、_split_generators、_generate_examples三个函数。 将全部数据(单一文件、多个文件、文件夹)均打包为一个压缩包,路径_URL=’path/to/your/data.zip’。 _info直接返回DatasetInfo(),如下图: _info函数 _split_generators使用download_and_ext...
划分数据集:你可以使用data.train_test_split()方法将数据集划分为训练集、验证集和测试集。你需要指定分割比例和随机种子等参数。 迭代训练:最后,你可以使用data.dataloader()方法创建一个可迭代的数据加载器,并在训练循环中使用它来获取批次数据。下面是一个使用PyTorch和torchvision库的示例代码,展示如何使用load_da...
keras.utils.image_dataset_from_directory( data_dir, #要加载的图片数据 validation_split=0...
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...
https://hf-mirror.com/ importos os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"fromdatasetsimportload_dataset dataset=load_dataset(path='squad',split='train')print(dataset) 因为原网址是不可用的,如图 hf 原网址 上面修改的环境变量是在 datasets 库中的 config.py 文件中的变量,如下图: ...
train_ds = tfds.load('mnist', split='train',data_dir='~/user') 4.获取img和label 因为返回的是一个tf.data.Dataset对象,我们可以在对其进行迭代之前对数据集进行操作,以此来获取符合我们要求的数据。 tf.data.Dataset有以下几个重要的方法:
test_dataset = load_dataset(path=path, name=dataset, data_dir=data_dir, data_files=data_files, split='test') File "/opt/anaconda3/envs/forRL/lib/python3.8/site-packages/datasets/load.py", line 1714, in load_dataset ds = builder_instance.as_dataset(split=split, ignore_verifications=igno...
(三)parse模块 1.urlparse()方法和urlunparse()方法 2.urlsplit()方法和urlunsplit()方法 3.urljoin()方法 4.urlencode()方法 5. parse_qs()方法和parse_qsl()方法 6. quote()方法和unquote()方法