news 2026/8/1 6:33:52

【深度学习】Grand Challenge、zenodo、huggingface数据集下载

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张小明

前端开发工程师

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【深度学习】Grand Challenge、zenodo、huggingface数据集下载

文章目录

  • 01 Grand Challenge 上数据集的下载
  • 02 zenodo上数据集的下载
    • (1)直接在网页上下载
    • (2)使用zenodo_get
    • (3)使用wget
  • 03 hugging face 上数据集的下载
    • (1)直接在网页上下载
    • (2)通过 huggingface_hub 库下载
    • (3)使用 Git LFS
    • (4) hugging face 上数据集的下载 常见问题与解决方案
        • 问题 :网络连接错误 (ConnectionError / ReadTimeout)

01 Grand Challenge 上数据集的下载

之前写过一个Grand Challenge 上数据集的下载的帖子,不再赘述:https://blog.csdn.net/verse_armour/article/details/153273551?spm=1001.2014.3001.5501

02 zenodo上数据集的下载

(1)直接在网页上下载

操作比较简单,但是一般来说比较慢,网络不好的时候容易下载中断,又要重新下载。

(2)使用zenodo_get

github地址:https://github.com/dvolgyes/zenodo_get

  • 安装:直接在虚拟环境中pip安装即可:pip install zenodo-get -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • 使用:zenodo_get RECORD_ID_OR_DOI
  • note:这里的RECORD_ID_OR_DOI是zenodo网页url末尾的数字,比如这个数据集就是7260705

    但是我用下来这个工具在下载的时候也容易中断,十几个G的数据集只能下载几百兆,下不完全。

(3)使用wget

直接wget -c https://zenodo.org/api/records/8003760/files/Task2_val.zip/content -O Task2_val.zip

  • -c 参数表示 断点续传(Continue),如果连接断开,重新运行该命令会从断开的地方继续,而不会重新开始。
  • -O Task2.zip 表示将下载的文件重命名为 Task2.zip。

这个方案是我下来最流畅的一个,没有遇到问题。

03 hugging face 上数据集的下载

(1)直接在网页上下载

需要一个一个下载,一般不用。

(2)通过 huggingface_hub 库下载

适用场景: 下载原始文件、大批量文件备份。
安装:pip install huggingface_hub

fromhuggingface_hubimportsnapshot_download# 下载整个数据集仓库到本地snapshot_download(repo_id="shibing624/medical",repo_type="dataset",local_dir="./medical_data",resume_download=True)# 支持断点续传

(3)使用 Git LFS

像克隆 GitHub 仓库一样克隆数据集。注意必须安装 Git LFS,否则大文件只能下到指针文件。
适用场景: 习惯用 Git 管理、需要查看历史版本的用户。

gitlfsinstallgitclone https://huggingface.co/datasets/username/dataset-name

Hugging Face (HF) 是目前最主流的 NLP 和 AI 社区,下载数据集主要有三种方式:Python 代码库(官方推荐)命令行工具Git

以下是详细的下载指南,以及国内用户最常遇到的“网络连接”等问题的解决方案。


(4) hugging face 上数据集的下载 常见问题与解决方案

下载 Hugging Face 数据集时,90% 的问题都集中在网络连接上。

问题 :网络连接错误 (ConnectionError / ReadTimeout)

现象:报错ConnectTimeoutErrorHTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded
原因:国内网络环境连接 Hugging Face 官方服务器不稳定或被阻断。

✅ 解决方案 A:使用 HF-Mirror 镜像站(最推荐)
这是一个国内公益镜像站,完全同步官方资源。

  1. 设置环境变量(在终端运行或写入.bashrc):
    exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
  2. 设置后,正常的 Python 脚本(load_dataset等)无需修改代码,会自动走镜像下载。
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