Hugging Face下载数据集教程

### 下载 Hugging Face 数据集的教程 在 Hugging Face 上下载数据集可以通过命令行工具 `huggingface-cli` 或使用 `datasets` 库的 `load_dataset` 方法实现。以下是详细的操作步骤： #### 使用 `huggingface-cli` 命令行工具下载数据集 1. **安装 `huggingface-cli` 工具** 如果尚未安装，可以通过以下命令安装 Hugging Face 提供的命令行工具： ```bash pip install huggingface-cli ``` 2. **登录 Hugging Face 账户** 下载某些受限制的数据集需要认证，可以使用以下命令登录： ```bash huggingface-cli login ``` 登录时需要提供一个有效的 token，可以从 Hugging Face 网站生成并复制粘贴到终端中。 3. **下载数据集** 使用 `huggingface-cli download` 命令下载指定数据集，并设置本地存储路径。例如： ```bash huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download rohit901/VANE-Bench --local-dir /data1/zjk/VANE-Bench/Dataset ``` - `--repo-type dataset`：指定资源类型为数据集。 - `rohit901/VANE-Bench`：目标数据集名称。 - `--local-dir /data1/zjk/VANE-Bench/Dataset`：指定数据集保存路径。 - `--resume-download`：支持断点续传，确保下载中断后可以继续进行 [^3]。 #### 使用 `datasets` 库的 `load_dataset` 方法下载数据集 1. **安装 `datasets` 库** 如果尚未安装，可以通过以下命令安装： ```bash pip install datasets ``` 2. **加载数据集** 在 Python 脚本中使用 `load_dataset` 加载 Hugging Face 上的数据集，并指定本地缓存路径： ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("hugging/face/datasetpath", cache_dir="/path/to/local/cache") ``` 其中 `"hugging/face/datasetpath"` 是数据集的路径，`cache_dir` 是本地存储路径 [^4]。 3. **查看数据集结构** 可以通过 `print` 查看数据集的组织形式，例如： ```python print(dataset) ``` 输出可能如下： ``` DatasetDict({ 'abbreviated': Dataset({ features: ['filename', 'image', 'mol'], num_rows: 10000 }), 'clean': Dataset({ features: ['filename', 'image', 'mol'], num_rows: 10000 }), 'large': Dataset({ features: ['filename', 'image', 'mol'], num_rows: 10000 }) }) ``` 这种结构表示数据集包含多个子集（如 `abbreviated`、`clean` 和 `large`），每个子集都有特定的字段和数据行 [^4]。 #### 镜像加速下载 对于国内用户，由于网络原因，可以通过设置镜像来加速下载过程。具体操作可以参考使用 Hugging Face 的镜像源，例如将数据集路径替换为镜像地址，或者使用第三方镜像服务。 --- ###