>>> from datasets import load_dataset >>> dataset = load_dataset("glue", "mrpc", split="train") 本指南中的所有处理方法都将返回一个新的**Dataset**对象。修改不是在原地进行的。小心不要覆盖以前的数据集! 排序、随机化、选择、拆分和分片 有几个函数可以重新排列数据集的结构。这些函数对于仅选择...
dataset = load_dataset('glue', 'rte') metric = load_metric('glue', 'rte') tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-cased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-cased', return_dict=True) def tokenize(examples): return tokenizer(examples['hypothesis'...
数据集的名字,比如imdb、glue 数据集文件格式,比如json、csv、parquet、txt 数据集目录中的处理数据集的脚本(.py)文件,比如“glue/glue.py” name:参数name表示数据集中的子数据集,当一个数据集包含多个数据集时,就需要这个参数,比如glue数据集下就包含"sst2"、“cola”、"qqp"等多个子数据集,此时就需要指定na...
Similar to #622, I've noticed there is a problem when trying to load a CSV file with datasets. from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("csv", data_files=["./sample_data.csv"], delimiter="\t", column_names=["title", "text...
可以是一个数据集的名字,比如"imdb"、“glue”;也可以是通用的产生数据集文件的脚本,比如"json"、“csv”、“parquet”、“text”;或者是在数据集目录中的脚本(.py)文件,比如“glue/glue.py”。 参数name表示数据集中的子数据集,当一个数据集包含多个数据集时,就需要这个参数。比如"glue"数据集下就包含"sst...
dataset = load_dataset('glue', 'mrpc', split='train') dataset Dataset({ features: ['sentence1', 'sentence2', 'label', 'idx'], num_rows: 3668 }) 'train+test'选择两个字段的数据集: train_test_ds = load_dataset('glue', 'mrpc', split='train+test') Dataset({ features: ['sent...
load_dataset("super_glue", "boolq") 按照数据划分加载 前面加载的数据集都是将全部数据集加载了,包括训练集、验证集、测试集。 我们也可以根据数据集的划分,选择要加载的数据集划分,只需要指定split参数。 假设我们要加载前面中文新闻数据集中的训练集,那么代码可以这样: load_dataset("madao33/new-title-chinese...