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...
你可以使用datasets.load_dataset函数来加载本地数据集。这个函数支持从一个字典或JSON文件中加载数据集,其中字典的键是数据集的名称,值是一个指向数据文件的路径或另一个字典(用于指定数据集的拆分等)。 以下是一个示例代码片段,展示如何加载本地CSV格式的数据集: python from datasets import load_dataset # 假设...
datasets是抱抱脸开发的一个数据集python库,可以很方便的从Hugging Face Hub里下载数据,也可很方便的从本地加载数据集,本文主要对load_dataset方法的使用进行详细说明 @ 2.1 从HuggingFace Hub上加载数据 2.2 从本地加载数据集 2.2.1 加载指定格式的文件
dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) # 划分数据集为训练集和测试集 train_dataset, test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform), datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True...
datasets.load_dataset 限制范围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...
from datasets importload_dataset Kubernetes (K8S)是一种开源的容器编排工具,用于管理容器化应用程序的自动化部署、扩展和操作。其中,涉及到使用数据集(datasets)模块的load_dataset方法,可以方便地加载和处理数据集。如果你是一名开发者,想要在自己的项目中使用这一功能,接下来我将为你介绍如何实现“from datasets imp...
双方datasets.interleave_datasets()并datasets.concatenate_datasets()会定期工作datasets.Dataset和datasets.IterableDataset对象。有关如何使用它的示例,请参阅Interleave部分 您还可以水平连接两个数据集(axis=1),只要它们具有相同的行数: from datasets import Dataset bookcorpus_ids = Dataset.from_dict({"ids": ...
1. 安装datasets库 在终端中运行以下命令来安装datasets库: ```bash pip install datasets ``` 2. 从datasets模块中导入load_dataset方法 在你的Python脚本或Jupyter笔记本中,使用以下代码导入load_dataset方法: ```python from datasets import load_dataset ...
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: ...
datasets = load_dataset('cail2018') #cail2018 是2018年司法搞得一个比赛的数据集 1.3从内存加载数据 支持从内存中加载字典或者DafaFrame(pandas)数据结构的数据,具体操作示例如下: # 从字典导入数据 from datasets import Dataset my_dict = {"a": [1, 2, 3]} ...