dataset = load_dataset("csv", data_files="./ChnSentiCorp_htl_all.csv", split="train") dataset ''' Dataset({ features: ['label', 'review'], num_rows: 7766 }) ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 也可以用Dataset类 from datasets import Dataset dataset = Dataset.from_csv("./Chn...
Dataset:这是最基本的数据结构,表示一个数据集。它类似于一个表格,其中每一列代表一个特征(feature),每一行代表一个样本(example)。 DatasetDict:这是一个字典,它包含多个 Dataset,例如训练集(train)、验证集(validation)和测试集(test)。 from datasets import load_dataset # 加载数据集 dataset = load_dataset...
from datasets import load_dataset# 加载数据dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train')print(dataset)打印结果：Dataset({ features: ['text', 'label'], num_rows: 9600}){'text': '选择珠江花园的原因就是方便，有电动扶梯直接到达海边，周围餐馆、食廊、商场、超市、摊位...
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...
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") ...
>>> mrpc = load_dataset('glue', 'mrpc') 类似地,要访问其他 GLUE 任务,我们将更改第二个参数,如下所示: >>> load_dataset('glue', 'XYZ') 为了对数据可用性进行合理性检查,运行以下代码片段: >>> glue=['cola', 'sst2', 'mrpc', 'qqp', 'stsb', 'mnli','mnli_mismatched', 'mnli_ma...
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: print(dataset['train'][:5]) 2.2.4 步骤4: 数据预处理 通常需要对数据进行预处理,比如使用Transformers的分词器进行文本编码。假设...
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) ...
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 ...