dataset = load_dataset("madao33/new-title-chinese", split="train[:50%]") dataset ''' Dataset({ features: ['title', 'content'], num_rows: 2925 }) ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 可以取多个 dataset = load_dataset("madao33/new-title-chinese", split=["train[:50%]", "tra...
| Text | `text` | `load_dataset("text", data_files="my_file.txt")` | JSON | `json` | `load_dataset("json", data_files="my_file.jsonl")` |=== 如我们所看见的,对于每种数据格式,我们只需将相关的加载脚本传递给 load_dataset() 函数,以及指定一个或多个文件的路径或 URL 的 data_f...
要在XTREME中加载PAN-X子集之一,我们需要知道哪种数据集配置要传递给load_dataset()函数。 每当你处理一个有多个域的数据集时,你可以使用get_dataset_config_names()函数来找出哪些子集可用: from datasets import get_dataset_config_names xtreme_subsets = get_dataset_config_names("xtreme") print(f"XTREME ha...
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...
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({ ...
fromdatasetsimportload_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: DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['text'], num_rows:3}) ...
dataset=load_dataset('imdb') 这将加载IMDB电影评论数据集,它是一个文本分类任务,用于判断评论是正面还是负面。 2.2.3 步骤3: 查看数据集 查看数据集的结构和前几条数据: 代码语言:javascript 复制 print(dataset['train'][:5]) 2.2.4 步骤4: 数据预处理 ...
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...
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False) # 定义优化器和损失函数 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) loss_fn = CrossEntropyLoss() # 训练模型 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") ...
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') 这将加载IMDB电影评论数据集,它是一个文本分类任务,用于判断评论是正面还是负面。 2.2.3 步骤3: 查看数据集 查看数据集的结构和前几条...