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下载youku-mplug的Video Captioning数据集时报错。

下载youku-mplug的Video Captioning数据集报编码错误。提示UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb0 in position 126: invalid start byte。更改数据编码依旧报错。请提供一个好的下载方式。或者有没有什么解决办法?请给我一些帮助。

出现问题后我自己试着找出问题并解决但是没有用

from modelscope.hub.api import HubApi
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.utils.constant import DownloadMode
import pandas as pd

api = HubApi()
sdk_token = "**" # Required, obtain from ModelScope WEB personal center
api.login(sdk_token) # online

尝试加载数据集

try:
data = MsDataset.load(
'Youku-AliceMind',
namespace='modelscope',
subset_name='caption',
split='train', # Options: train, test, validation
use_streaming=True
)
except Exception as e:
print(f"加载数据集时出错: {e}")
data = None

检查数据集是否已成功加载

if data is not None:
try:

    # 尝试使用不同的编码来读取数据集
    for encoding in ['utf-8', 'gbk', 'latin-1']:
        try:
            df = pd.read_csv(next(iter(data)), encoding=encoding)
            print(df.head())
            break
        except UnicodeDecodeError:
            continue
    else:
        print("无法使用任何尝试的编码读取数据集")
except Exception as e:
    print(f"读取数据集时出错: {e}")

尝试直接找出问题:
提示:加载数据集时出错: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb0 in position 126: invalid start byte

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游客l2j3ddwpe5s4k 2024-02-28 07:46:46 120 0
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  • 根据您提供的信息,问题在于尝试以UTF-8或其他编码格式(如GBK或latin-1)读取数据集中某个CSV文件时出现了解码错误。这是因为原始数据集可能使用了其他非标准编码格式。

    在ModelScope上下载Youku-AliceMind数据集时,由于平台方可能对原始数据进行了处理和封装,因此直接通过API加载的数据应该已经是正确编码的。如果仍然遇到解码错误,可以尝试联系ModelScope官方支持获取有关该数据集确切编码的信息。

    然而,对于您当前的情况,建议首先确认数据集内容的实际编码类型,然后在读取时指定正确的编码。如果尝试了多种常见编码仍无法解决问题,可以按照以下步骤操作:

    1. 确定导致错误的具体文件。
    2. 找到该文件的一个小片段,通过在线工具(如Notepad++、Sublime Text等,它们通常具有识别未知编码的功能)或Python的chardet库尝试检测其编码类型。
    3. 在读取CSV文件时,使用检测到的正确编码。

    例如,安装chardet库:

    pip install chardet
    

    然后检测文件编码:

    import chardet
    
    def detect_encoding(file_path):
        with open(file_path, 'rb') as file:
            result = chardet.detect(file.read())
        return result['encoding']
    
    # 检测数据集文件的编码
    encoding = detect_encoding(next(iter(data)))
    df = pd.read_csv(next(iter(data)), encoding=encoding)
    
    2024-02-28 09:35:16
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