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_generators函数 _generate_examples的参数就是上文中的gen_kwargs[‘filepath’],即经过download_and_extract函数解析_URL后的地址,通常为’.cache\ huggingface\ datasets\ downloads\ extracted\yourdata's HASH\’,在对应位置即可查看自己的数据集,然后根据数据集自身结构逐个读取数据,使用yield返回,且返回...
(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...
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(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...
>>> 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':...
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...
sleep(1) download = load_dataset(f"{username}/test", split="train") changed = download.map(lambda x: {"foo": x["foo"] + 1}) print(f"Changed {changed['foo']}") changed.push_to_hub("test") time.sleep(1) download_again = load_dataset(f"{username}/test", split="train") ...
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 )) ...
Describe the bug When I load a dataset from a number of arrow files, as in: random_dataset = load_dataset( "arrow", data_files={split: shard_filepaths}, streaming=True, split=split, ) I'm able to get fast iteration speeds when iterating ...