做网站映射tcp,自己怎么做游戏软件,php 网站源代码,室内装饰公司网站模板文章目录 1. 524MB中文维基百科语料#xff08;需要下载的数据集#xff09;2. 下载 hugging face 网站上的数据集3. 读取 .arrow 文件报错代码4. 纠正后代码 1. 524MB中文维基百科语料#xff08;需要下载的数据集#xff09; 2. 下载 hugging face 网站上的数据集
要将H… 文章目录 1. 524MB中文维基百科语料需要下载的数据集2. 下载 hugging face 网站上的数据集3. 读取 .arrow 文件报错代码4. 纠正后代码 1. 524MB中文维基百科语料需要下载的数据集 2. 下载 hugging face 网站上的数据集
要将Hugging Face网站上的数据集下载到本地可以使用Hugging Face提供的Python库 datasets。以下是下载数据集的基本步骤
确保你已经安装了 datasets 库。你可以使用以下命令安装它
pip install datasets导入 datasets 库
from datasets import load_dataset使用 load_dataset 函数加载你感兴趣的数据集。例如如果你想下载上面网页的数据集你可以这样做
dataset load_dataset(pleisto/wikipedia-cn-20230720-filtered)下载完成后你可以指定一个本地目录来保存数据集文件。可以使用以下代码来指定保存路径
dataset.save_to_disk(rE:\DL\CSDN-blog\pyqt5_ui)请将 括号中的字符串替换为你想要保存数据集文件的实际目录。这样你就可以将Hugging Face网站上的数据集下载到本地指定的目录中了。
请注意某些数据集可能需要进行身份验证或同意使用条款才能下载。确保你遵守数据集提供者的规定和许可要求。
下载后的结果 3. 读取 .arrow 文件报错代码
import pyarrow as pa# 读取.arrow文件
table pa.ipc.open_file(rE:\DL\CSDN-blog\pyqt5_ui\train\data-00000-of-00002.arrow).read_pandas()
print(打印数据\n, table)报错输出 C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe E:/DL/CSDN-blog/pyqt5_ui/gen_data.py
Traceback (most recent call last):File E:/DL/CSDN-blog/pyqt5_ui/gen_data.py, line 8, in moduletable pa.ipc.open_file(rE:\DL\CSDN-blog\pyqt5_ui\train\data-00000-of-00002.arrow).read_pandas()File C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyarrow\ipc.py, line 236, in open_fileoptionsoptions, memory_poolmemory_pool)File C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyarrow\ipc.py, line 111, in __init__optionsoptions, memory_poolmemory_pool)File pyarrow\ipc.pxi, line 942, in pyarrow.lib._RecordBatchFileReader._openFile pyarrow\error.pxi, line 144, in pyarrow.lib.pyarrow_internal_check_statusFile pyarrow\error.pxi, line 100, in pyarrow.lib.check_status
pyarrow.lib.ArrowInvalid: Not an Arrow file4. 纠正后代码
参考链接 Python : Arrow、Pyarrow库、以及与Julia互读
import pyarrow as pa
import json
# from datasets import load_dataset
# dataset load_dataset(pleisto/wikipedia-cn-20230720-filtered)
# dataset.save_to_disk(rE:\DL\CSDN-blog\pyqt5_ui)# 读取.arrow文件
# table pa.ipc.open_file(rE:\DL\CSDN-blog\pyqt5_ui\train\data-00000-of-00002.arrow).read_pandas()
# 可以读出julia对应的test.arrow文件
def read_arrow_to_df_julia_ok(path):with open(path,rb) as f:r pa.ipc.RecordBatchStreamReader(f)df r.read_pandas()return df
table read_arrow_to_df_julia_ok(rE:\DL\CSDN-blog\pyqt5_ui\train\data-00000-of-00002.arrow)
# 打印数据
print(打印数据\n, table)正确结果输出 C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe E:/DL/CSDN-blog/pyqt5_ui/gen_data.py
打印数据source completion
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