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() tokenizer (1) 输入文本 ...
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数据集: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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。
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...
4.Dataset with DataCollator !pip install datasets 1. 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'], ...
from datasets import DatasetDict, load_dataset from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMultipleChoice, TrainingArguments, Trainer 1. 2. 3. 二、加载数据集 # c3 = DatasetDict.load_from_disk("./c3/") 从本地加载 # c3 = load_from_disk("./c3/") 同上 ...
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...
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...
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")
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}) ...