features: Optional[Features] = None, download_config: Optional[DownloadConfig] = None, download_mode: Optional[GenerateMode] = None, ignore_verifications: bool = False, save_infos: bool = False, script_version:
`features`:包含数据集的特征名称。 `categories`:包含目标变量的类别名称。 `descriptions`:包含数据集的描述信息。 4.使用数据集进行训练和测试: 一旦你加载了数据集,就可以使用它来训练和测试机器学习模型。以下是一个简单的示例,演示如何使用加载的数据集训练一个模型: ```python from import RandomForestClassifie...
features描述数据集的特征,数据类型为datasets.Features。datasets.Features需要根据数据集的实际情况定义,如图像数据datasets.Image(),音频数据datasets.Audio(),字符、浮点数、整形、布尔值datasets.Value("string")、datasets.Value("float32")、datasets.Value("bool")具体可见下图左。features实例化需要使用字典类型,...
first_stage_test: Dataset({ features: ['fact', 'relevant_articles', 'accusation', 'punish_of_money', 'criminals', 'death_penalty', 'imprisonment', 'life_imprisonment'], num_rows: 217016 }) final_test: Dataset({ features: ['fact', 'relevant_articles', 'accusation', 'punish_of_money'...
EN对于NLP 爱好者来说HuggingFace肯定不会陌生，因为现在几乎一提到NLP就会有HuggingFace的名字出现，...
'features': features} dataset_info = MsDataset._create_dataset_info(info)使用MsDataset构造函数加载...
我们已经将该数据集加载到DataLoader中,并可以根据需要迭代数据集。下面的每个迭代都返回一批train_features和train_labels(分别包含batch_size=64个特征和标签)。因为我们指定了shuffle=True,所以在对所有批进行迭代之后,数据将被打乱(为了对数据加载顺序进行更细粒度的控制,请查看采样器)。
Dataset({ features: ['image', 'label'], num_rows: 4 }) Contributor polinaeterna commented Mar 21, 2023 @WiNE-iNEFF My only guess is that 4 images in your data have "train" string in their names (something like "train_image_0.png") and others do not and the loader ignores all ...
11. ~~微调阶段,加载7M数据,报错:ValueError: The features can't be aligned because the key label of features {'conversations': [{'from': Value(dtype='string', id=None), 'value': Value(dtype='string', id=None)}], 'label': Value(dtype='string', id=None), 'langdetect': Value(dtype...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("squad", split="train") dataset.features {'answers': Sequence(feature={'text': Value(dtype='string', id=None), 'answer_start': Value(dtype='int32', id=None)}, length=-1, id=None), 'context': Value(dtype='string', id=None...