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...
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 c3 = load_dataset("clue",...
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...
先上一张框架图 # 导包importloggingimportmathimportosimportsysimportwarningsfromdataclassesimportdataclass,fieldfromitertoolsimportchainfromtypingimportOptionalimportdatasetsimportevaluateimporttorchfromdatasetsimportload_datasetimporttransformersfromtransformersimport(CONFIG_MAPPING,MODEL_FOR_CAUSAL_LM_MAPPING,AutoConfig,A...
我们看到每个数据集都有一个名称,所以让我们使用 load_dataset() 函数加载情绪emotion数据集: # 查看我们本机电脑是否可以连接数据集地址,出于考虑,你能想到办法的 import requests requests.head("https://www.dropbox.com/s/1pzkadrvffbqw6o/train.txt?dl=1") ...
我们将使用Datasets库来下载数据。这一过程可以很容易地用函数load_dataset来完成。 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...
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('text',data_files={'train':'data/train_20w.txt','test':'data/val_2w.txt'}) 加载后的dataset是一个DatasetDict对象: 代码语言:javascript 复制 DatasetDict({train:Dataset({features:['text'],num_rows:3})test:Dataset({features:['text'],num_rows:3})}) ...
我们将会使用Datasets库来加载数据和对应的评测方式。数据加载和评测方式加载只需要简单使用load_dataset和load_metric即可。我们使用WMT数据集中的English/Romanian双语翻译。 from datasets import load_dataset, load_metric raw_datasets = load_dataset("wmt16", "ro-en") ...
# 如果加载失败 可以通过本地下载到磁盘然后再加载 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 复制 tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-macbert-base") ...