1. load_dataset参数 load_dataset有以下参数,具体可参考 源码 def load_dataset( path: str, name: Optional[str] = None, data_dir: Optional[str] = None, data_files: Union[Dict, List] = None, split: Optional[Union[str, Split]] = None, cache_dir: Optional[str] = None, features: Option...
datasets.load_dataset()是Hugging Face提供的读取数据的函数,使用个人数据时需要将脚本文件路径作为参数传入函数,无需再传入其他参数。如下图所示: 数据脚本调用方法 执行完毕后,结果如下图: 运行脚本 然后根据实际使用需要切分数据,如data["train"][0],data["train"]["image"]... Lite版本 Lite版本是读取训练...
使用data_files参数加载文件的特定子集: from datasets import load_dataset c4_subset = load_dataset('allenai/c4', data_files='en/c4-train.0000*-of-01024.json.gz') 使用split参数指定自定义拆分(见下一节) 1.2 本地和远程文件 本地或远程的数据集,存储类型为csv,json,txt或parquet文件都可以加载: ...
python from datasets import load_dataset 调用load_dataset函数,并传入本地数据集的路径作为参数: 使用load_dataset函数,并指定data_files参数为本地数据集文件的路径。如果数据集有多个拆分(如训练集和测试集),可以使用字典格式来指定每个拆分的文件路径。
as_dataset_kwargs=None, try_gcs=False) 重要参数如下: name 数据集的名字 split 对数据集的切分 data_dir 数据的位置或者数据下载的位置 batch_size 批道数 shuffle_files 打乱 as_supervised 返回元组(默认返回时字典的形式的) 1.数据的切分 # 拿数据集中训练集(数据集默认划分为train,test)train_ds = tf...
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...
加载数据集:接下来,你可以使用load_dataset()方法加载数据集。你需要指定数据集的名称或路径,以及其他可选参数(如预处理步骤、增强选项等)。 进行数据预处理:根据需要,你可以在加载数据集时指定预处理步骤。这可能包括调整图像大小、裁剪图像、归一化像素值等操作。 划分数据集:你可以使用data.train_test_split()方...
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...
DataLoader构造函数最重要的参数是dataset,它指示要从中加载数据的数据集对象。PyTorch支持两种不同类型的数据集: 映射样式数据集, 可迭代样式数据集。 映射样式数据集 映射样式数据集是实现__getitem__()和__len__()协议的数据集,它表示从(可能是非整数)索引/键到数据样本的映射。