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_datasetdata1 = load_dataset('csv', data_files='../data/a.csv', delimiter="\t")data2 = load_dataset('csv', data_files=['../data/a.csv','../data/b.csv', '../data/c.csv'], delimiter="\t")data3 = load_dataset('csv', data_files={'train':['....
datasets = load_dataset("conll2003") 这个datasets对象本身是一种DatasetDict数据结构. 对于训练集、验证集和测试集,只需要使用对应的key(train,validation,test)即可得到相应的数据。 datasets DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['id', 'tokens', 'pos_tags', 'chunk_tags', 'ner_tags'], num_ro...
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: 代码语言:javascript 复制 pip install datasets 然后在Python脚本中导入: 代码语言:javascript 复制 from datasetsimportload_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...
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'], ...
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: dataset = load_dataset('imdb') 这将...
from datasets import load_dataset import pandas as pd # 加载本地模型 checkpoint = "F:/transformer/hugging-face-models/bert-base-cased" tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(checkpoint) model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2) ...
fromdatasetsimportload_dataset # There is only one split on the hub dataset = load_dataset("OGB/ogbg-molhiv") dataset = dataset.shuffle(seed=0) 这个数据集含三个拆分,train、validation和test,所有这些拆分每一行都表示一个图,每个图包含 5 个数据列 (edge_index、edge_attr、y、num_nodes、node_...
fromdatasetsimportload_dataset# There is only one split on the hubdataset=load_dataset("OGB/ogbg-molhiv")dataset=dataset.shuffle(seed=0) 这个数据集含三个拆分,train、validation和test,所有这些拆分每一行都表示一个图,每个图包含 5 个数据列 (edge_index、edge_attr、y、num_nodes、node_feat),你可...