一、Load dataset 本节参考官方文档:Load数据集存储在各种位置,比如 Hub 、本地计算机的磁盘上、Github 存储库中以及内存中的数据结构(如 Python 词典和 Pandas DataFrames)中。无论您的数据集存储在何处, Datasets 都为您提供了一种加载和使用它进行训练的方法。 本节将向您展示如何从以下位置加载数据集: 没有...
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
针对你提出的问题“cannot import name 'load_dataset' from 'datasets' (unknown location)”,以下是按照提示进行的分析和解答: 确认'datasets'库是否已经正确安装: 首先,你需要确认datasets库是否已经在你的环境中正确安装。你可以通过以下命令来检查: bash pip show datasets 如果datasets库未安装,你将看不到任何...
默认情况下，Hugging Face数据集会被安装到Python环境的~/.cache/huggingface/datasets/目录中。如果您将...
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的本地数据集。预定义的数据集...
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 ...
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...
import time from datasets import Dataset, DatasetDict, DownloadMode, load_dataset username = "YOUR_USERNAME_HERE" initial = Dataset.from_dict({"foo": [1, 2, 3]}) print(f"Intial {initial['foo']}") initial_ds = DatasetDict({"train": initial}) initial_ds.push_to_hub("test") time...
dataset = load_dataset("Doraemon-AI/text-to-neo4j-cypher-chinese") got exception: Generating train split: 1834 examples [00:00, 5227.98 examples/s] Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.11/dist-packages/datasets/builder.py", line 2011, in _prepare_split_single ...
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]} ...