对数据集进行删减出错

Question

从huggingface 下了一个数据集，但是因为训练集数据太多了，训练时间实在太长，想删掉一部分的，但那数据集arrow文件，我在进行删减操作的时候说打不开，如图，或者有没有其他在从hugging 下载数据集的时候顺便删一部分训练集的方法

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题解答： 根据你提供的信息，可以看出问题出现在数据集arrow文件无法打开上。此时，可能存在以下几种问题：

1. 文件路径不正确。
2. 文件受到损坏。
3. 文件过大，内存不足。 针对这些问题，可以尝试以下解决方案：
4. 检查文件路径是否正确，并确认是否有权限访问该路径。如果路径不正确，可以重新设置路径；如果没有权限，则需要获得访问权限。
5. 考虑重新下载数据集或从备份文件中恢复该文件。如果文件过大，可以通过压缩、切割等方式减小文件大小，从而避免内存不足的问题。
6. 利用Python的Arrow库可以方便地进行对Arrow文件的操作。使用Arrow库的方法如下：

import pyarrow as pa
# 读取Arrow文件并进行操作
with pa.NativeFile('<path>/dataset.arrow', 'rb') as f:
    reader = pa.ipc.RecordBatchFileReader(f)
    metadata = reader.footer.custom_metadata
# 修改metadata信息，例如删除一部分数据集
metadata['num_examples'] = 10000
# 写入Arrow文件
with pa.NativeFile('<path>/dataset_new.arrow', 'wb') as f:
    writer = pa.ipc.RecordBatchFileWriter(f, reader.schema)
    writer.write_metadata(metadata)
    for i in range(reader.num_record_batches):
        batch = reader.get_batch(i)
        writer.write_batch(batch)
    writer.close()

上述代码首先读取Arrow文件，并获取metadata信息。然后根据需求进行metadata的修改，例如删除一部分数据集。最后，将修改后的metadata写入Arrow文件中。 以上是对于这个问题的解答，希望能帮到你。