与 NumPy 一起使用

本文档快速介绍了如何将 datasets 与 NumPy 结合使用，特别关注如何从我们的数据集中获取 numpy.ndarray 对象，以及如何使用它们来训练基于 NumPy 的模型，例如 scikit-learn 模型。

数据集格式

默认情况下，数据集返回常规 Python 对象：整数、浮点数、字符串、列表等。

要获取 NumPy 数组，你可以将数据集的格式设置为 numpy

>>> from datasets import Dataset
>>> data = [[1, 2], [3, 4]]
>>> ds = Dataset.from_dict({"data": data})
>>> ds = ds.with_format("numpy")
>>> ds[0]
{'data': array([1, 2])}
>>> ds[:2]
{'data': array([
    [1, 2],
    [3, 4]])}

Dataset 对象是 Arrow 表的包装器，它允许从数据集中的数组快速读取到 NumPy 数组。

请注意，相同的过程适用于 DatasetDict 对象，因此当将 DatasetDict 的格式设置为 numpy 时，那里的所有 Dataset 都将格式化为 numpy

>>> from datasets import DatasetDict
>>> data = {"train": {"data": [[1, 2], [3, 4]]}, "test": {"data": [[5, 6], [7, 8]]}}
>>> dds = DatasetDict.from_dict(data)
>>> dds = dds.with_format("numpy")
>>> dds["train"][:2]
{'data': array([
    [1, 2],
    [3, 4]])}

N 维数组

如果你的数据集由 N 维数组组成，你会看到默认情况下，如果形状固定，它们被认为是相同的数组

>>> from datasets import Dataset
>>> data = [[[1, 2],[3, 4]], [[5, 6],[7, 8]]]  # fixed shape
>>> ds = Dataset.from_dict({"data": data})
>>> ds = ds.with_format("numpy")
>>> ds[0]
{'data': array([[1, 2],
        [3, 4]])}

>>> from datasets import Dataset
>>> data = [[[1, 2],[3]], [[4, 5, 6],[7, 8]]]  # varying shape
>>> ds = Dataset.from_dict({"data": data})
>>> ds = ds.with_format("numpy")
>>> ds[0]
{'data': array([array([1, 2]), array([3])], dtype=object)}

然而，这种逻辑通常需要缓慢的形状比较和数据复制。为了避免这种情况，你必须显式使用 Array 特征类型并指定张量的形状

>>> from datasets import Dataset, Features, Array2D
>>> data = [[[1, 2],[3, 4]],[[5, 6],[7, 8]]]
>>> features = Features({"data": Array2D(shape=(2, 2), dtype='int32')})
>>> ds = Dataset.from_dict({"data": data}, features=features)
>>> ds = ds.with_format("numpy")
>>> ds[0]
{'data': array([[1, 2],
        [3, 4]])}
>>> ds[:2]
{'data': array([[[1, 2],
         [3, 4]],
 
        [[5, 6],
         [7, 8]]])}

其他特征类型

ClassLabel 数据已正确转换为数组

>>> from datasets import Dataset, Features, ClassLabel
>>> labels = [0, 0, 1]
>>> features = Features({"label": ClassLabel(names=["negative", "positive"])})
>>> ds = Dataset.from_dict({"label": labels}, features=features)
>>> ds = ds.with_format("numpy")
>>> ds[:3]
{'label': array([0, 0, 1])}

字符串和二进制对象保持不变，因为 NumPy 仅支持数字。

还支持 Image 和 Audio 特征类型。

要使用 Image 特征类型，你需要安装 vision 扩展，如 pip install datasets[vision]。

>>> from datasets import Dataset, Features, Image
>>> images = ["path/to/image.png"] * 10
>>> features = Features({"image": Image()})
>>> ds = Dataset.from_dict({"image": images}, features=features)
>>> ds = ds.with_format("numpy")
>>> ds[0]["image"].shape
(512, 512, 3)
>>> ds[0]
{'image': array([[[ 255, 255, 255],
              [ 255, 255, 255],
              ...,
              [ 255, 255, 255],
              [ 255, 255, 255]]], dtype=uint8)}
>>> ds[:2]["image"].shape
(2, 512, 512, 3)
>>> ds[:2]
{'image': array([[[[ 255, 255, 255],
              [ 255, 255, 255],
              ...,
              [ 255, 255, 255],
              [ 255, 255, 255]]]], dtype=uint8)}

要使用 Audio 特征类型，你需要安装 audio 扩展，如 pip install datasets[audio]。

>>> from datasets import Dataset, Features, Audio
>>> audio = ["path/to/audio.wav"] * 10
>>> features = Features({"audio": Audio()})
>>> ds = Dataset.from_dict({"audio": audio}, features=features)
>>> ds = ds.with_format("numpy")
>>> ds[0]["audio"]["array"]
array([-0.059021  , -0.03894043, -0.00735474, ...,  0.0133667 ,
              0.01809692,  0.00268555], dtype=float32)
>>> ds[0]["audio"]["sampling_rate"]
array(44100, weak_type=True)

数据加载

NumPy 没有内置的数据加载功能，因此你需要将 NumPy 数组物化，如 X, y 以在 scikit-learn 中使用，或者使用诸如 PyTorch 之类的库，使用 DataLoader 加载你的数据。

使用 with_format('numpy')

从数据集中获取 NumPy 数组的最简单方法是使用 with_format('numpy') 方法。假设我们想在 MNIST 数据集上训练神经网络，该数据集可在 HuggingFace Hub 的 https://huggingface.co/datasets/mnist 获取。

>>> from datasets import load_dataset
>>> ds = load_dataset("mnist")
>>> ds = ds.with_format("numpy")
>>> ds["train"][0]
{'image': array([[  0,   0,   0, ...],
                       [  0,   0,   0, ...],
                       ...,
                       [  0,   0,   0, ...],
                       [  0,   0,   0, ...]], dtype=uint8),
 'label': array(5)}

一旦格式设置完成，我们可以使用 Dataset.iter() 方法以批次形式将数据集馈送到基于 NumPy 的模型中

>>> for epoch in range(epochs):
...     for batch in ds["train"].iter(batch_size=32):
...         x, y = batch["image"], batch["label"]
...         ...

< > 在 GitHub 上更新