通过load_dataset()函数可以直接下载数据集 from datasets import load_dataset raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc") raw_datasets 输出: /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/huggingface_hub/utils/_token.py:89: UserWarning: The secret `HF_TOKEN` does not exist in your Colab secrets. ...
from datasets import load_dataset # train:用于训练模型的训练集。 # validation 或 valid:用于验证模型性能的验证集。 # test:用于评估模型泛化能力的测试集。 # 自定义划分比例或大小:如 train[:80%] 表示将80%的数据作为训练集 dataset = load_dataset( "hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "cle...
split="train", streaming=True) train_data = train_data.shuffle(buffer_size=args.shuffle_buffer, seed=args.seed) valid_data = load_dataset(dataset_name+'-valid', split="validation", streaming=True) train_dataset = ConstantLengthDataset(tokenizer...
streamed_dataset = load_dataset('./codeparrot', split="train", streaming=True) 正如您将看到的,加载数据集是瞬间完成的!在流式模式下,压缩的 JSON 文件将被动态打开和读取。我们的数据集现在是一个IterableDataset对象。这意味着我们无法访问它的随机元素,比如streamed_dataset[1264],但我们需要按顺序读取它,...
from datasets import load_datasetdataset = load_dataset("monash_tsf", "tourism_monthly") 可以看出,数据集包含 3 个片段: 训练、验证和测试。 datasetDatasetDict({train: Dataset({features: ['start', 'target', 'feat_static_cat', 'feat_dynamic_real'...
接下来我们将使用datasets.load_dataset方法读取数据。这里给load_dataset指定使用language_pair.py里加载数据的方法,从data_files中读取split指定的数据集。data_files是一个字典,键值对分别指明训练集、验证集、测试集对应的中英文文本文件的路径。In [ ] # 下载datasets库 !pip install datasets # 解压要用到的文本...
from datasets import load_dataset load_dataset("xtreme", name="PAN-X.de") 为了创建一个真实的瑞士语料库,我们将根据 PAN-X 中各语言的口语比例抽样德语(de)、法语(fr)、意大利语(it)和英语(en)语料库。这将创建一个语言不平衡的情况,这在现实世界的数据集中非常常见,因为在少数语言中获取标记示例可能会...
clinc = load_dataset("clinc_oos","plus") 在这里,plus配置是指包含超出范围的训练示例的子集。CLINC150 数据集中的每个示例都包括text列中的查询及其对应的意图。我们将使用测试集来对我们的模型进行基准测试,所以让我们看一下数据集的一个示例: sample = clinc["test"][42] ...
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments from datasets import load_dataset 1. 2. 2.加载数据集 dataset = load_dataset("csv", data_files="./ChnSentiCorp_htl_all.csv", split="train") dataset = dataset.filter(lambda x: x["review"] is...
load_dataset 方法, 可以从不同的地方构建数据集 从HuggingFace Hub 从本地文件, 如CSV/JSON/text/pandas 从内存数据,如python字典或pandas的dataframe 和字典一样,raw_datasets 可以通过索引访问其中的句子对: raw_train_dataset=raw_datasets["train"] ...