Hugging Face Datasets 项目教程

Hugging Face Datasets 项目教程

【免费下载链接】datasets 🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for ML models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation tools 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/datasets

1. 项目的目录结构及介绍

Hugging Face Datasets 项目的目录结构如下：

datasets/
├── .github/
├── docs/
├── scripts/
├── src/
│   ├── datasets/
│   ├── utils/
│   └── ...
├── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── setup.py

目录结构介绍

• .github/: 包含 GitHub 相关的配置文件，如 CI/CD 配置。
• docs/: 包含项目的文档文件，如快速入门指南、API 文档等。
• scripts/: 包含一些辅助脚本，用于数据处理和测试。
• src/datasets/: 包含核心的数据集处理代码。
• src/utils/: 包含一些通用的工具函数。
• tests/: 包含项目的测试代码。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

Hugging Face Datasets 项目的启动文件主要是 setup.py 和 src/datasets/__init__.py。

setup.py

setup.py 是 Python 项目的标准安装脚本，用于配置项目的基本信息和依赖项。通过运行以下命令可以安装项目：

pip install .

src/datasets/init.py

src/datasets/__init__.py 是数据集处理模块的入口文件，负责导入和初始化数据集处理相关的类和函数。

3. 项目的配置文件介绍

Hugging Face Datasets 项目没有传统的配置文件，其配置主要通过代码和环境变量来实现。

环境变量

项目可以通过设置环境变量来配置一些行为，例如数据集的缓存路径等。具体的环境变量和配置项可以参考项目的文档。

代码配置

在代码中，可以通过调用相应的函数和类来配置数据集的加载和处理行为。例如：

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset('cifar100', streaming=True)

通过这种方式，可以灵活地配置和加载数据集。

---

以上是 Hugging Face Datasets 项目的基本教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。

【免费下载链接】datasets 🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for ML models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation tools 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/datasets