TGViewer
Python Academy Python Academy @python_academy · 44.3K subscribers
Post #2345 3.89K
Работа с датасетами

Datasets — легкая и расширяемая библиотека для обмена и доступа к наборам данных (они же датасеты).

Наборы данных также предоставляют доступ к оценочным метрикам, предназначенных для того, что бы сообщество могло делиться новыми наборами данных.

Из плюсов библиотеки можно выделить следующее:

— Кэширование данных;
— Совместимость с NumPy, pandas, PyTorch, TenserFlow 2 и JAX;
— Все наборы данных отображаются в памяти.

Основные методы, которые понадобятся в работе с датасетами:

list_dataset() — показывает доступные датасеты;
load_dataset() — создает экземпляр датасета;
list_metrics() — показывает доступные метрики;
load_metric() — создает экземпляр метрики.

Много всего полезного об этой библиотеке вы можете найти в документации.

#Datasets
  • ❤ 8
  • 👎 2
More from @python_academy
  1. Sep 24, 2026FFmpeg: Лучшее решение для обработки мультимедийных файлов FFmpeg - это бесплатная и откры…
  2. Sep 23, 2026Возврат нескольких значений из функции Знаете ли вы, что можно осуществлять возврат нескол…
  3. Sep 22, 2026Получение срезов итераторов Если вы попытаетесь получить срез итератора, то столкнётесь с…
  4. Sep 21, 2026Хэширование Хэш — это целое число фиксированного размера, которое идентифицирует определен…
  5. Sep 20, 2026Понимание различий между операторами сравнения == и is Множество разработчиков сталкиваютс…
  6. Sep 19, 2026Быстрый deque deque предпочтительнее, чем обычный список, когда нужны более быстрые операц…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →