dataset = load_dataset(path='squad', split='train') 2.2 从本地加载数据集 2.2.1 加载指定格式的文件 用path参数指定数据集格式 json格式,path="json" csv格式,path="csv" 纯文本格式,path="text" dataframe格式,path="panda" 图片,path="imagefolder" ...
_split_generators返回值使用列表,参数name是数据集对应部分的名称,可以使用datasets.Split.TRAIN、datasets.Split.TEST、datasets.Split.VALIDATION,也可以使用str自定义。gen_kwargs中的参数需要和_generate_examples的参数保持一致。 SplitGenerator _generate_examples中可以使用参数split判断生成训练集、验证集、测试集。训...
>>> dataset.train_test_split(test_size=0.1) {'train': Dataset(schema: {'sentence1': 'string', 'sentence2': 'string', 'label': 'int64', 'idx': 'int32'}, num_rows: 3301), 'test': Dataset(schema: {'sentence1': 'string', 'sentence2': 'string', 'label': 'int64', 'idx':...
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()方法将数据集划分为训练集、验证集和测试集。你需要指定分割比例和随机种子等参数。 迭代训练:最后,你可以使用data.dataloader()方法创建一个可迭代的数据加载器,并在训练循环中使用它来获取批次数据。下面是一...
- 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。 - shuffle(bool):指定是否对数据集进行洗牌,以随机化数据的顺序。 - download_mode(DatasetDownloadMode):指定数据集的下载...
(可选)指定加载数据集时的其他参数: 根据需要,你可以设置其他参数,如split(指定加载哪个拆分的数据集,默认为'train')、cache_dir(指定缓存目录)等。python # 指定加载拆分 dataset = load_dataset('csv', data_files='./data/my_dataset.csv', split='test') # 指定缓存目录 dataset = load_dataset('csv...
https://hf-mirror.com/ importos 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: ...
Describe the bug The datasets.load_dataset returns a ValueError: Unknown split "validation". Should be one of ['train', 'test']. when running load_dataset(local_data_dir_path, split="validation") even if the validation sub-directory exis...
I have about 20000 images in my folder which divided into 4 folders with class names. When i use load_dataset("my_folder_name", split="train") this function create dataset in which there are only 4 images, the remaining 19000 images were...
datasets = load_dataset('cail2018',split='exercise_contest_test') # 如果知道数据的结构,在load的时候就可以用split只load进来一部分数据; # 从数据集里面取数据 datasets_sample = datasets[ "exercise_contest_train" ].shuffle(seed= 42 ).select( range ( 1000 )) ...