Datasets documentation
组织你的仓库
组织你的仓库
要在 Hugging Face Hub 上托管并共享您的数据集，请创建一个数据集仓库并上传您的数据文件。
本指南将展示在上传数据集时如何组织你的数据集仓库。
具有受支持的结构和文件格式（.txt、.csv、.parquet、.jsonl、.mp3、.jpg、.zip 等）的数据集会通过 load_dataset() 自动加载，并且其 Hub 上的数据集页面将包含一个数据集查看器。
主要用例
最简单的数据集结构包含两个文件：train.csv 和 test.csv（适用于任何受支持的文件格式）。
您的仓库还将包含一个 README.md 文件，即显示在您的数据集页面上的 数据集卡片。
my_dataset_repository/
├── README.md
├── train.csv
└── test.csv在这个简单示例中，你将获得一个包含两个子集的 dataset：train（包含来自 train.csv 的样本）和 test（包含来自 test.csv 的样本）。
在 YAML 中定义你的数据划分和子集
拆分
如果您有多个文件并希望定义每个文件属于哪个 split，可以在 README.md 顶部使用 YAML configs 字段。
例如，给定一个如下所示的仓库：
my_dataset_repository/
├── README.md
├── data.csv
└── holdout.csv您可以在 README.md 顶部的 YAML 块中添加 configs 字段来定义数据划分：
---
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: "data.csv"
- split: test
path: "holdout.csv"
---您可以使用路径列表为每个 split 选择多个文件：
my_dataset_repository/
├── README.md
├── data/
│ ├── abc.csv
│ └── def.csv
└── holdout/
└── ghi.csv---
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path:
- "data/abc.csv"
- "data/def.csv"
- split: test
path: "holdout/ghi.csv"
---或者，您可以使用 glob 模式自动列出所需的所有文件：
---
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: "data/*.csv"
- split: test
path: "holdout/*.csv"
---请注意，即使只有一个配置，
config_name字段也是必需的。
配置
您的数据集可能包含多个希望单独加载的数据子集。在这种情况下，您可以在 YAML 的 configs 字段中定义一个配置列表：
my_dataset_repository/
├── README.md
├── main_data.csv
└── additional_data.csv---
configs:
- config_name: main_data
data_files: "main_data.csv"
- config_name: additional_data
data_files: "additional_data.csv"
---每个配置在 Hugging Face Hub 上单独展示，可以通过将其名称作为第二个参数传入来加载：
from datasets import load_dataset
main_data = load_dataset("my_dataset_repository", "main_data")
additional_data = load_dataset("my_dataset_repository", "additional_data")Builder 参数
不仅data_files，其他特定于构建器的参数也可以通过 YAML 传递，从而在加载数据时提供更大的灵活性，且无需编写任何自定义代码。例如，定义在加载csv文件时，在哪个配置中使用哪个分隔符：
---
configs:
- config_name: tab
data_files: "main_data.csv"
sep: "\t"
- config_name: comma
data_files: "additional_data.csv"
sep: ","
---请参阅特定构建器的文档，以了解它们具有哪些配置参数。
您可以使用
default: true设置默认配置，例如，如果您设置了main_data = load_dataset("my_dataset_repository")- config_name: main_data data_files: "main_data.csv" default: true
自动拆分检测
如果未提供 YAML，🤗 Datasets 会在数据集仓库中搜索特定的模式，以自动推断数据集的拆分（splits）。 这些模式存在一个顺序，从自定义文件名拆分格式开始，如果未找到任何模式，则将所有文件视为单个拆分。
目录名称
您的数据文件也可以放置在名为 train、test 和 validation 的不同目录中，每个目录包含对应数据划分的数据文件：
my_dataset_repository/
├── README.md
└── data/
├── train/
│ └── bees.csv
├── test/
│ └── more_bees.csv
└── validation/
└── even_more_bees.csv文件名拆分
如果您没有任何非传统的拆分，则可以将拆分名称放在数据文件的任意位置，系统会自动推断。唯一的规则是拆分名称必须由非单词字符分隔，例如使用 test-file.csv 而不是 testfile.csv。支持的分隔符包括下划线、连字符、空格、句点和数字。
例如，以下文件名均可接受：
- 训练集：
train.csv、my_train_file.csv、train1.csv - 验证集：
validation.csv、my_validation_file.csv、validation1.csv - 测试集：
test.csv、my_test_file.csv、test1.csv
以下是一个示例，其中所有文件都放置在一个名为 data 的目录中：
my_dataset_repository/
├── README.md
└── data/
├── train.csv
├── test.csv
└── validation.csv自定义文件名拆分
如果您的数据集划分使用了自定义名称，而不是 train、test 或 validation，那么您可以将数据文件命名为 data/<split_name>-xxxxx-of-xxxxx.csv。
下面是一个包含三个子集（train、test 和 random）的示例：
my_dataset_repository/
├── README.md
└── data/
├── train-00000-of-00003.csv
├── train-00001-of-00003.csv
├── train-00002-of-00003.csv
├── test-00000-of-00001.csv
├── random-00000-of-00003.csv
├── random-00001-of-00003.csv
└── random-00002-of-00003.csv单一拆分
当 🤗 Datasets 无法找到上述任何模式时，它会将所有文件视为单个 train split。如果您的数据集 split 未按预期加载，可能是由于模式不正确所致。
拆分名称关键字
有几种方式为数据划分命名。验证集有时被称为“dev”，测试集则可能被称为“eval”。 这些其他划分名称同样受支持，且以下关键字是等价的：
- train, 训练
- 验证，有效，val，dev
- test, testing, eval, evaluation
以下结构是一个有效的仓库：
my_dataset_repository/
├── README.md
└── data/
├── training.csv
├── eval.csv
└── valid.csv每个数据集中的多个文件
如果您的某个数据划分包含多个文件，🤗 Datasets 仍然可以根据文件名推断出它是训练集、验证集还是测试集。 例如，如果您的训练集和测试集分布在多个文件中：
my_dataset_repository/
├── README.md
├── train_0.csv
├── train_1.csv
├── train_2.csv
├── train_3.csv
├── test_0.csv
└── test_1.csv请确保 train 集中的所有文件名称中都包含 train（测试集和验证集同理）。
即使你在文件名中的 train 前添加了前缀或后缀（例如 my_train_file_00001.csv），
🤗 Datasets 仍然可以推断出正确的 split。
为了方便起见，您也可以将数据文件放置在不同的目录中。 在这种情况下，分割名称将根据目录名称推断得出。
my_dataset_repository/
├── README.md
└── data/
├── train/
│ ├── shard_0.csv
│ ├── shard_1.csv
│ ├── shard_2.csv
│ └── shard_3.csv
└── test/
├── shard_0.csv
└── shard_1.csv