HuggingFace中对于数据集的使用有个datasets库。datasets是一个用于加载和处理各种自然语言处理（NLP）数据集的Python库，它由Hugging Face开发。该库提供了一个统一的API，可以方便地访问多个数据集，并且支持自定义数据集。datasets库的主要特点包括：
- 多个数据集：
datasets库提供了许多常用的NLP数据集，包括GLUE、SQuAD、CoNLL、IMDB、WikiText、Amazon Reviews等。 - 数据集处理：
datasets库提供了许多方法和工具，可以轻松地处理和转换数据集，例如过滤、切分、映射、缓存等。 - 高效性能：
datasets库使用了多线程和缓存等技术来提高数据集的读取和处理效率，同时也支持GPU加速。 - 自定义数据集：
datasets库还支持自定义数据集，可以将自己的数据集转换成datasets库支持的格式，并在模型训练中使用。
使用datasets库，可以轻松地加载和处理各种NLP数据集，从而加速NLP模型的开发和研究。同时，该库也可以与Hugging Face的其他工具和库（如transformers）配合使用，从而构建完整的NLP应用程序。
datasets库如何加载自定义数据集
1、从Hugging Face Datasets Hub加载
要下载和加载一个Hugging Face数据集，可以使用以下步骤：
- 安装Hugging Face库和datasets子库：
!pip install transformers
!pip install datasets
- 导入datasets子库：
from datasets import load_dataset
- 使用
load_dataset方法加载一个数据集。例如，要加载IMDB情感分析数据集，可以使用以下代码：
dataset = load_dataset('imdb')
第一次执行代码将下载IMDB数据集并将其加载到名为dataset的变量中。
- 可以使用
dataset变量中的方法和属性来访问数据集。例如，要查看数据集的大小，可以使用以下代码：
print(len(dataset['train']))
print(len(dataset['test']))
这将打印出训练集和测试集的大小。
- 可以使用
dataset变量中的train和test属性来访问训练集和测试集的数据。例如，要查看训练集中第一条数据，可以使用以下代码：
print(dataset['train'][0])
这将打印出训练集中第一条数据的内容。
注意：使用load_dataset方法加载数据集时，如果数据集还没有下载，那么首先会进行下载。下载的数据集将默认保存在~/.cache/huggingface/datasets目录下。而且下载数据集的时候很容易超时，需要我们多次尝试执行，或者报错信息会给你访问不了的网址，我们可以去打开网页尝试是否可以不用梯子下载下来，如果可以，我们在使用代码去尝试下载，因为主动下载下来的只是数据，没有匹配datasets库的格式。
由datasets库下载的数据集：
自己找到网址并下载的数据集：
如果我们不行把数据集保存到默认的位置，我们可以这样下载然后加载到本执行文件夹下的imdb文件夹下。如果这个文件夹不存在，会自动创建一个，然后里面是下载的数据。
dataset = load_dataset('imdb', cache_dir="./imdb")
总的来说，使用datasets.load_dataset方法，从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。
2、自定义或本地加载数据集
要加载自定义数据集，可以使用datasets库中的DatasetDict和Dataset类。以下是一个简单的例子，展示如何加载一个自定义数据集：
from datasets import DatasetDict, Dataset
# 定义数据集
my_dataset = Dataset.from_dict({
"text": ["Hello, world!", "How are you?"],
"label": [1, 0]
})
# 将数据集添加到DatasetDict中
dataset_dict = DatasetDict({"my_dataset": my_dataset})
# 打印数据集
print(dataset_dict["my_dataset"])
# 将数据集保存到指定位置
my_dataset.save_to_disk("path/to/save/my_dataset")
我们首先使用Dataset.from_dict方法定义了一个包含两个样本的数据集。然后，我们将这个数据集添加到DatasetDict对象中，并使用键名"my_dataset"进行标识。然后，我们打印了DatasetDict对象中的"my_dataset"数据集。最后，我们使用save_to_disk方法将数据集保存到指定位置，其中"path/to/save/my_dataset"表示保存的路径和文件名。
下图就是文件夹下，我们保存的my_dataset数据集。
注意，自定义数据集应该是一个字典，其中每个键名代表一个特征（例如，输入文本、标签、ID等），而每个键值则代表该特征对应的值。在加载自定义数据集时，我们可以使用Dataset.from_dict方法来将字典转换为Dataset对象。
除了使用Dataset.from_dict方法外，还可以使用Dataset.from_pandas、Dataset.from_csv、Dataset.from_json等方法来加载不同格式的自定义数据集。这些方法分别支持从Pandas DataFrame、CSV文件、JSON文件中加载数据集。
数据集加载
datasets库中提供了多种加载数据集的方法，可以根据数据集的格式和保存方式选择合适的方法。
以下是一些常见的加载数据集的方法：
- 从本地文件加载：使用
Dataset.from_(format)方法，例如Dataset.from_csv、Dataset.from_json等，根据数据集的格式选择对应的方法，从本地文件中加载数据集。 - 从Hugging Face Datasets Hub加载：使用
datasets.load_dataset方法，从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。 - 从Pandas DataFrame加载：使用
Dataset.from_pandas方法，将Pandas DataFrame对象转换为Dataset对象。 - 从Numpy数组加载：使用
Dataset.from_dict方法，将包含Numpy数组的字典转换为Dataset对象。
下面是把我们定义的数据集加载下来的代码：
from datasets import DatasetDict, Dataset
import datasets
dataset = datasets.load_from_disk("./my_dataset")
print(len(dataset['text']))
print(len(dataset['label']))
print(dataset['text'][0])
机器翻译中的平行语料加载
这里讲的是自定义的数据。假设我们有一个包含中英双语句子对的平行语料库，其中每个句子对包含一句中文句子和一句英文句子。
from datasets import DatasetDict, Dataset
# 定义数据集
data = {
"chinese": ["我喜欢吃水果", "你在哪里？"],
"english": ["I like to eat fruit", "Where are you?"]
}
my_dataset = Dataset.from_dict(data)
# 将数据集添加到DatasetDict中
dataset_dict = DatasetDict({"my_dataset": my_dataset})
# 打印数据集
print(dataset_dict["my_dataset"])
我们首先定义了一个包含两个句子对的数据集，其中"chinese"键名代表中文句子，"english"键名代表英文句子。然后，我们将这个数据集添加到DatasetDict对象中，并使用键名"my_dataset"进行标识。最后，我们打印了DatasetDict对象中的"my_dataset"数据集。
假如我有15万条双语语料数据，保存的格式就是txt，如何使用？
如果你的双语语料库以txt格式存储，每一行都包含一条中英双语句子对，那么你可以使用Python内置的文件读取方法来加载这个数据集，并将其转换为datasets库支持的格式。
例子，展示如何加载一个包含15万条中英双语句子对的txt文件：
from datasets import Dataset
# 打开txt文件，读取所有行
with open("path/to/my/dataset.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
lines = f.readlines()
# 将每个句子对拆分为中文句子和英文句子
data = {
"chinese": [],
"english": []
}
for line in lines:
chinese, english = line.strip().split("\t")
data["chinese"].append(chinese)
data["english"].append(english)
# 将数据集转换为Dataset对象
my_dataset = Dataset.from_dict(data)
# 打印数据集
print(my_dataset)
我们首先使用open方法打开txt文件，并使用readlines方法读取所有行。然后，我们遍历每一行，并使用strip方法去除行末的空格和换行符，并使用split方法根据制表符\t将每个句子对拆分为中文句子和英文句子。接下来，我们将中文句子和英文句子分别存储到data字典的"chinese"和"english"键名中。最后，我们使用Dataset.from_dict方法将data字典转换为Dataset对象，并打印了整个数据集。
需要注意的是，在加载和处理大规模数据集时，可能会遇到内存不足等问题。
from datasets import Dataset
# 打开txt文件，分批读取数据集
my_dataset = Dataset.from_iterable(
(line.strip().split("\t") for line in open("path/to/my/dataset.txt", encoding="utf-8")),
columns=["chinese", "english"],
chunksize=1000
)
# 打印数据集
print(my_dataset)
我们使用from_iterable方法和chunksize参数来分批读取数据集。具体地，每次读取1000条句子对，并将其转换为Dataset对象。