函数原型

datasets.load_dataset(
	path: str,
    name: Optional[str] = None,
    data_dir: Optional[str] = None,
    data_files: Optional[Union[str, Sequence[str], Mapping[str, Union[str, Sequence[str]]]]] = None,
    split: Optional[Union[str, Split]] = None,
    cache_dir: Optional[str] = None,
    features: Optional[Features] = None,
    download_config: Optional[DownloadConfig] = None,
    download_mode: Optional[DownloadMode] = None,
    ignore_verifications: bool = False,
    keep_in_memory: Optional[bool] = None,
    save_infos: bool = False,
    revision: Optional[Union[str, Version]] = None,
    use_auth_token: Optional[Union[bool, str]] = None,
    task: Optional[Union[str, TaskTemplate]] = None,
    streaming: bool = False,
    **config_kwargs
    )

函数说明

load_dataset函数从Hugging Face Hub或者本地数据集文件中加载一个数据集。可以通过 https://huggingface.co/datasets 或者datasets.list_datasets()函数来获取所有可用的数据集。

参数path表示数据集的名字或者路径。可以是一个数据集的名字，比如"imdb"、“glue”；也可以是通用的产生数据集文件的脚本，比如"json"、“csv”、“parquet”、“text”；或者是在数据集目录中的脚本（.py)文件，比如“glue/glue.py”。

参数name表示数据集中的子数据集，当一个数据集包含多个数据集时，就需要这个参数。比如"glue"数据集下就包含"sst2"、“cola”、"qqp"等多个子数据集，此时就需要指定name来表示加载哪一个子数据集。

参数data_dir表示数据集所在的目录，参数data_files表示本地数据集文件。

参数split如果为None，则返回一个DataDict对象，包含多个DataSet数据集对象；如果给定的话，则返回单个DataSet对象。

参数cache_dir表示缓存数据的目录，默认为"~/.cache/huggingface/datasets"。参数keep_in_memory表示是否将数据集缓存在内存中，加载一次后，再次加载可以提高加载速度。

参数revision表示加载数据集的脚本的版本。

函数使用

1、加载imdb数据集

>>> dataset = datasets.load_dataset("imdb")
>>> dataset
DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['text', 'label'],
        num_rows: 25000
    })
    test: Dataset({
        features: ['text', 'label'],
        num_rows: 25000
    })
    unsupervised: Dataset({
        features: ['text', 'label'],
        num_rows: 50000
    })
})

2、加载glue下的cola子数据集

>>> dataset = datasets.load_dataset("glue", name="cola")
>>> dataset
DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['sentence', 'label', 'idx'],
        num_rows: 8551
    })
    validation: Dataset({
        features: ['sentence', 'label', 'idx'],
        num_rows: 1043
    })
    test: Dataset({
        features: ['sentence', 'label', 'idx'],
        num_rows: 1063
    })
})

3、通过csv脚本加载本地的test.tsv文件中的数据集

>>> dataset = datasets.load_dataset("csv", data_dir="E:\Python\\transfomers\\test", data_files="test.tsv")
>>> dataset
DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['14'],
        num_rows: 4
    })
})

4、通过glue.py脚本文件加载cola数据集

>>> dataset_1 = datasets.load_dataset("../dataset/glue/glue.py", name="cola")
# 与上一个等价
>>> dataset_2 = datasets.load_dataset("../dataset/glue", name="cola")