00195 创建数据集

前言

有时，如果您正在使用自己的数据，可能需要创建一个数据集。使用🤗 Datasets创建数据集可以让您的数据集享受到库的所有优势：快速加载和处理、流式处理大型数据集、内存映射等等。您可以使用🤗 Datasets的低代码方法轻松快速地创建数据集，从而缩短开始训练模型所需的时间。在许多情况下，将您的数据文件拖放到Hub上的数据集仓库中就像拖放一样简单。

在本教程中，您将学习如何使用🤗 Datasets的低代码方法来创建所有类型的数据集：

• from_ 方法，用于从本地文件创建数据集

Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS

参考文档

1. Create a dataset

File-based builders

🤗 Datasets 支持许多常见格式，如 csv, json/jsonl, parquet, txt 等。

例如，它可以读取由一个或多个 CSV 文件组成的数据集（在这种情况下，将您的 CSV 文件作为列表传递）：

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("csv", data_files="my_file.csv")

要获取支持的格式列表和代码示例，请遵循这里的指南。

From Python dictionaries

您还可以从Python字典中的数据创建数据集。使用 from_ 方法创建数据集有两种方式：

• from_generator() 方法是从生成器创建数据集的最节省内存的方式，这归功于生成器的迭代行为。当您处理可能无法一次性装入内存的非常大的数据集时，这种方式尤其有用，因为数据集是逐步在磁盘上生成，然后进行内存映射的。

>>> from datasets import Dataset
>>> def gen():
...     yield {"pokemon": "bulbasaur", "type": "grass"}
...     yield {"pokemon": "squirtle", "type": "water"}
>>> ds = Dataset.from_generator(gen)
>>> ds[0]
{"pokemon": "bulbasaur", "type": "grass"}

基于生成器的 IterableDataset 需要使用 for 循环来迭代，例如：

>>> from datasets import IterableDataset
>>> ds = IterableDataset.from_generator(gen)
>>> for example in ds:
...     print(example)
{"pokemon": "bulbasaur", "type": "grass"}
{"pokemon": "squirtle", "type": "water"}

• from_dict() 方法是一种直接从字典创建数据集的简单方式：

>>> from datasets import Dataset
>>> ds = Dataset.from_dict({"pokemon": ["bulbasaur", "squirtle"], "type": ["grass", "water"]})
>>> ds[0]
{"pokemon": "bulbasaur", "type": "grass"}

要创建图像或音频数据集，请将 cast_column() 方法与 from_dict() 方法链式调用，并指定列和特征类型。例如，创建音频数据集：

>>> audio_dataset = Dataset.from_dict({"audio": ["path/to/audio_1", ..., "path/to/audio_n"]}).cast_column("audio", Audio())

现在您已经知道如何创建一个数据集了，考虑在 Hub 上分享它，这样社区的其他成员也能从您的工作中受益！继续阅读下一部分，学习如何分享您的数据集。

结语

第一百九十五篇博文写完，开心！！！！

今天，也是充满希望的一天。