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()...
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({ ...
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 ...
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 1. 一、基本使用 1.加载在线数据集 datasets = load_dataset("madao33/new-title-chinese") datasets ''' DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['title', 'content'], num_rows: 5850 }) validation: Dataset({ ...
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")
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...
# 导包importloggingimportmathimportosimportsysimportwarningsfromdataclassesimportdataclass,fieldfromitertoolsimportchainfromtypingimportOptionalimportdatasetsimportevaluateimporttorchfromdatasetsimportload_datasetimporttransformersfromtransformersimport(CONFIG_MAPPING,MODEL_FOR_CAUSAL_LM_MAPPING,AutoConfig,AutoModelForCausal...
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'], ...
from datasets import load_dataset from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorForSeq2Seq, AutoModelForSeq2SeqLM, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer """利用load_dataset()来读取数据: - 该方法支持.txt、.csv、.json等文件格式 - 返回结果是一个字典类型 - 读取.txt文件时,若不指定名称,这...