datasets = load_dataset("madao33/new-title-chinese") datasets ''' DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['title', 'content'], num_rows: 5850 }) validation: Dataset({ features: ['title', 'content'], num_rows: 1679 }) }) ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
下载数据集使用Dataset.map() 预处理数据加载和计算指标可以在官网来搜索数据集：https://huggingface.co/datasets 二、操作 1. 下载数据集 使用的示例数据集：from datasets import load_dataset# 加载数据dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train')print(dataset)打印结果：Dataset({ ...
from datasets import load_dataset dataset = 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。 dataset >>> DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['start', 'target', 'feat_static_cat', 'feat_dynamic_real', 'item_id'], num_rows: 366 ...
from datasets import load_dataset, load_metric load_dataset将缓存数据集以避免下次运行时再次下载它。 datasets = load_dataset("swag", "regular") Reusing dataset swag (/home/sgugger/.cache/huggingface/datasets/swag/regular/0.0.0/f9784740e0964a3c799d68cec0d992cc267d3fe94f3e048175eca69d739b980d...
from datasets import load_dataset imdb = load_dataset("imdb") 1.2.预处理 #load tokenizer from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased") def preprocess_function(examples): return tokenizer(examples["text"], truncation=True) ...
首先使用datasets加载数据集: 代码语言:javascript 复制 from datasetsimportload_dataset dataset=load_dataset('text',data_files={'train':'data/train_20w.txt','test':'data/val_2w.txt'}) 加载后的dataset是一个DatasetDict对象: 代码语言:javascript ...
使用datasets读取数据集 下面的代码读取原始数据集的train部分的前40000条作为我们的训练集,40000-50000条作为开发集(只使用这个子集已经可以训出不错的模型,并且可以让训练时间更短),原始的测试集作为我们的测试集。 代码语言:javascript 复制 train_dataset=load_dataset("ag_news",split="train[:40000]")dev_datas...
fromdatasetsimportload_dataset dataset = 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。 dataset >>>DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['start','target','feat_static_cat','feat_dynamic_real','item_id'], ...
这里假设你使用的是Hugging Face的datasets库加载数据,例如IMDB数据集。 dataset = load_dataset("imdb") 2.2.4 步骤4: 数据预处理 定义一个函数来对数据进行编码,适合模型输入。 def preprocess_function(examples):return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding='max_length')encoded_dataset = da...
2.2.1 步骤1: 安装并导入datasets库 首先,确保你安装了datasets库。可以通过pip安装: pip install datasets 然后在Python脚本中导入: from datasets import load_dataset 2.2.2 步骤2: 加载数据集 Hugging Face Hub提供了大量的数据集,你可以直接加载。例如,加载IMDB数据集: ...