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使用Ultralytics HUB-SDK 进行数据集管理操作

欢迎访问Ultralytics HUB-SDK 数据集管理文档！👋

在机器学习领域，高效管理数据集至关重要。无论您是经验丰富的数据科学家，还是该领域的初学者，了解如何处理数据集操作都能简化您的工作流程。本页介绍了在Python 中使用Ultralytics HUB-SDK 对数据集执行操作的基础知识。所提供的示例说明了如何获取、创建、更新、删除、列出数据集、获取数据集访问 URL 以及上传数据集。

让我们深入了解！🚀

按 ID 获取数据集

寻找特定数据集？使用下面的代码片段，使用其唯一 ID 快速获取。这样，您就可以访问包括数据在内的基本信息。

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

# Fetch a dataset by ID
dataset = client.dataset("<Dataset ID>")  # Replace with your actual Dataset ID
print(dataset.data)  # This prints the dataset information

创建数据集

准备好开始新项目了吗？请按照以下步骤创建一个新数据集。您只需为数据集定义一个友好的名称，并使用 create_dataset 方法。

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

# Define your dataset properties
data = {"meta": {"name": "My Dataset"}}  # Replace 'My Dataset' with your desired dataset name

# Create the dataset
dataset = client.dataset()
dataset.create_dataset(data)
print("Dataset created successfully!")

更新数据集

随着项目的发展，您的数据集也应随之发展。如果需要修改数据集的元数据，只需运行以下代码并输入新的详细信息即可。

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

# Obtain the dataset
dataset = client.dataset("<Dataset ID>")  # Insert the correct Dataset ID

# Update the dataset's metadata
dataset.update({"meta": {"name": "Updated Name"}})  # Modify 'Updated Name' as required
print("Dataset updated with new information.")

删除数据集

如果您需要删除某个数据集，无论是为了整理工作区还是因为不再需要它，您都可以通过调用 delete 方法，如图所示。

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

# Select the dataset by its ID
dataset = client.dataset("<Dataset ID>")  # Ensure the Dataset ID is specified

# Delete the dataset
dataset.delete()
print("Dataset has been deleted.")

列表数据集

要浏览数据集或找到所需的数据集，可以使用分页列出所有数据集。这对处理大量数据集很有帮助。

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

# Retrieve the first page of datasets
dataset = client.dataset_list(page_size=10)
print("Current dataset:", dataset.results)  # Show the datasets on the current page

# Move to the next page and show results
dataset.next()
print("Next page result:", dataset.results)

# Go back to the previous page
dataset.previous()
print("Previous page result:", dataset.results)

从存储器中获取 URL

这个便捷的功能可以获取数据集存储访问的 URL，从而轻松下载远程存储的数据集文件或人工制品。

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

# Define the dataset ID for which you want a download link
dataset = client.dataset("<Dataset ID>")  # Don't forget to replace Dataset ID with the actual dataset ID

# Retrieve the URL for downloading dataset contents
url = dataset.get_download_link()
print("Download URL:", url)

上传数据集

上传数据集的过程非常简单。设置数据集 ID 和要上传的文件路径，然后使用 upload_dataset 功能，详见下文。

from hub_sdk import HUBClient

credentials = {"api_key": "<YOUR-API-KEY>"}
client = HUBClient(credentials)

# Select the dataset
dataset = client.dataset("<Dataset ID>")  # Substitute with the real dataset ID

# Upload the dataset file
dataset.upload_dataset(file="<Dataset File>")  # Make sure to specify the correct file path
print("Dataset has been uploaded.")

请记住，在处理数据集时，检查和验证过程中的每一步始终是一个好习惯。仔细检查数据集 ID 和文件路径，确保一切顺利。

如果您遇到任何问题或有任何疑问，我们友好的支持团队将帮助您解决任何难题。🤝

祝您数据处理愉快，愿您的模型准确无误并富有洞察力！🌟

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