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...
_info直接返回DatasetInfo(),如下图: _info函数 _split_generators使用download_and_extract函数解析_URL,其返回值传入SplitGenerator的gen_kwargs中,用于_generate_examples函数,并定义返回值SplitGenerator参数的名称为datasets.Split.TRAIN,函数返回值需要使用列表格式,如下图: _split_generators函数 _generate_examples的...
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: ...
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3])forelementindataset:print(element)#tf.Tensor( 1 , shape = ( ) , dtype = int32 )#tf.Tensor ( 2 , shape = ( ) . dtype = int32 )#tf.Tensor ( 3 , shape = ( ) , dtype = int32 )dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_...
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...
第一个参数url用于请求URL,这是必传的一个参数,其余的都是可传参数 第二个参数data,必须传bytes(字节流)类型的,它是一个字典,可以先使用urllib.parse模块里的urlencode()编码 第三个参数headers一个字典,它就是请求头,我们可以在构造请求时通过headers参数直接构造,也可以通过调用实例对象的add_header()方法添加 ...
根据错误信息,出现了缺失参数的问题。 具体来说,在初始化 Features 实例时,缺少了 dtype 这个参数。 解决这个问题的方法是,在 MsDataset.load() 函数中指定 split 参数。例如,可以在 MsDataset.load() 函数中加入以下语句: dataset_dict = MsDataset.load('./datafiles/chinese-poetry-collection', split='train...
不懂这个dataset_for_cv对象怎么进行kf.split的 ? torch.load(f'./data/graph_data/data_oral_avail_train/processed/molecule_{t_idx}.pt'是怎么load的 我都没有这个molecule_{t_idx}.pt文件存在 ? 如何进行kf.split: 当您使用KFold的split方法时,它实际上不需要加载整个数据集。它只需要知道数据集的大小...