加载数据集load_dataset datasets 支持与 transformers 库结合使用,方便对文本数据进行预处理(如分词、编码等)。 dataset.map datasets.Dataset 类详解 创建Dataset 对象 DataSet主要属性 数据集转换 transformers库(Hugging Face) 主要功能 模型类(库) 参数详解 AutoTokenizer.from_pretrained() tokenizer (1) 输入文本 ...
通过load_dataset()函数可以直接下载数据集 fromdatasetsimportload_datasetraw_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. To authenticate...
"fr", "it", "en"] fracs = [0.629, 0.229, 0.084, 0.059] # Return a DatasetDict if a key doesn't exist panx_ch = defaultdict(DatasetDict) for lang, frac in zip(langs, fracs): # Load monolingual corpus ds = load_dataset("xtreme", name=f"PAN-X.{lang}") # Shuffle and downsam...
自定义数据类,并构建dataloader classSetAnomalyDataset(data.Dataset):def__init__(self, img_feats, labels, set_size=10, train=True):""" 输入: img_feats - 图片的特征向量,形状为[num_imgs, img_dim] labels - 每个图片的类别标签 set_size - 集合中图片的数目。从一个类中采样N-1个,从另一个...
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'...
dataset=load_dataset('imdb')tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') 接下来,我们将创建一个绘图来查看正类和负类的分布。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Data Exploration train_df=pd.DataFrame(dataset["train"])sns.countplot(x='label',data=train_df)plt....
dataset = load_dataset("./codeparrot", split="train", download_config=download_config) 在幕后, 数据集提取并读取了所有压缩的 JSON 文件,将它们加载到一个优化的缓存文件中。让我们看看加载后的数据集有多大: importpsutilprint(f"Number of python files code in dataset :{len(dataset)}") ...
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...
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] ...
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"] ...