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...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install datasets 然后在Python脚本中导入: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from datasetsimportload_dataset ...
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. ...
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...
datasets库(Hugging Face) 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()...
import datasetsconll2003 = datasets.load_dataset("conll2003") 将出现一个下载进度条,下载和缓存完成后,数据集将准备好供使用。以下截图显示了进度条: 图6.5 – 下载和准备数据集 您可以通过使用以下命令访问训练样本轻松地检查数据集: >>> conll2003["train"][0] ...
Datasets库是Hugging Face的一个重要的数据集库。 当需要微调一个模型的时候，需要进行下面操作：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 = ...
!pip install transformers datasets evaluate accelerate 1. 一、导入相关包 import evaluate from datasets import DatasetDict, load_dataset from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMultipleChoice, TrainingArguments, Trainer 1. 2. 3. 二、加载数据集 ...
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) ...
ner_datasets=load_dataset("peoples_daily_ner",cache_dir="./data") 数据集截图: 随机打印1个数据集看看: 3.加载分词器 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-macbert-base")