在使用load_dataset时,默认情况下,数据会被缓存到用户的 home 目录下的.cache/huggingface/datasets文件夹。为了更改此缓存位置,我们可以使用HF_DATASETS_CACHE环境变量。 下面的示例展示了如何在代码中更改缓存位置: importosfromdatasetsimportload_dataset# 更改缓存位置os.environ['HF_DATASETS_CACHE']='/path/to/yo...
SoftFileLock import datasets ... 添加后找到.cache文件夹,删除下面的.lock文件,重新运行即可。 注意,本文不解决因网络问题导致的卡死,请务必先排查网络问题,例如尝试配置连接到hf镜像站等。 最近在集群上训练模型,加载数据集的时候发现没办法加载,提交任务后也没有报错,ssh连接了节点用htop发现进程处于D状态,网...
cache_dir: Optional[str] = None, features: Optional[Features] = None, download_config: Optional[DownloadConfig] = None, download_mode: Optional[GenerateMode] = None, ignore_verifications: bool = False, save_infos: bool = False, script_version: Optional[Union[str, Version]] = None, ...
download it so it is stored in cache change the dataset and re-upload redownloadimport time from datasets import Dataset, DatasetDict, DownloadMode, load_dataset username = "YOUR_USERNAME_HERE" initial = Dataset.from_dict({"foo": [1, 2, 3]}) print(f"Intial {initial['foo']}") initial...
The directory in which to cache data. By default, uses ~/seaborn-data/ kws : dict, optional Passed to pandas.read_csv """ 可以看到docstring的第一行就说明了这个函数是从在线存储库加载数据集的(需要互联网)。 网址:我是GitHub 下面就是可以在线或取得数据集啦(可以用来做练习哦)...
数据格式:load_dataset 会自动识别文件的格式(如 CSV、JSON 等),但你需要确保文件内容符合预期的格式。 缓存:load_dataset 会将加载的数据集缓存到本地,以便下次加载时更快。你可以通过 cache_dir 参数自定义缓存目录。通过以上步骤和示例代码,你应该能够成功地使用 load_dataset 函数加载本地数据。
name除了前文中需要在load时当作参数之外,也是在.cache路径中数据集Full_version(与脚本名称一致,即你自己定义的数据集名称)的name文件夹;version会定义name文件夹中的version文件夹名称。description是字符串,内容为对数据集本身的介绍,会出现在.cache数据集文件夹的dataset_info.json中。
Checked the permissions of ~./cache/..., looks fine. Tested with a simple file operation using the open() function and writing a hello_world.txt, it works fine. Tested with a different cache_dir value on the load_dataset(), e.g. "./data" Tested different datasets: conll2003, squad...
#tips=sns.load_dataset("tips")tips=sns.load_dataset("tips",cache=True,data_home=r'.\seaborn-data') Most code in the docs will use the load_dataset() function to get quick access to an example dataset. There’s nothing special about these datasets: they are just pandas dataframes, and...
cache: boolean,当为True时,从本地加载数据,反之则从网上下载; data_home: string,代表本地数据的路径 可见只要设置好数据路径,然后再把cache设为True即可从本地加载数据了,如下所示: # Load Dataset df = sns.load_dataset('iris',data_home='seaborn-data',cache=True) # Plot plt.figure(figsize=(10,...