Setup

使用するデータセット　Lerobotという，Robot learning beginnerのためのツールで提供されているもの

condaで仮想環境を作成しpythonを起動

conda create -n hf_dataset python=3.10
conda activate hf_dataset
pip install datasets
python

Load dataset info

試しにDatasetInfoをダウンロードしてみる

>>> from datasets import load_dataset_builder
>>> ds_builder = load_dataset_builder("lerobot/pusht")
Resolving data files: 100%|██████████████████| 206/206 [00:00<00:00, 394.01it/s]
Resolving data files: 100%|████████████████| 206/206 [00:00<00:00, 33082.92it/s

infoを確認　今回のデータセットにてinfoは明記されていないらしい

>>> ds_builder.info.description
''
>>> ds_builder.info.features
{'observation.state': Sequence(feature=Value(dtype='float32', id=None), length=2, id=None), 'action': Sequence(feature=Value(dtype='float32', id=None), length=2, id=None), 'episode_index': Value(dtype='int64', id=None), 'frame_index': Value(dtype='int64', id=None), 'timestamp': Value(dtype='float32', id=None), 'next.reward': Value(dtype='float32', id=None), 'next.done': Value(dtype='bool', id=None), 'next.success': Value(dtype='bool', id=None), 'index': Value(dtype='int64', id=None), 'task_index': Value(dtype='int64', id=None)}

次にデータセットを読み込んで見る

>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset("lerobot/pusht", split="train")
Resolving data files: 100%|██████████████████| 206/206 [00:00<00:00, 356.97it/s]
Resolving data files: 100%|████████████████| 206/206 [00:00<00:00, 53833.43it/s]

Split

hugging faceのデータセットには，splitという概念がある．各データが，学習(train)用なのか，検証(validation)用なのか，テスト(test)用なのかで分類(split)されている．

データセットがどのようにsplitされているのかを取得してみる

>>> from datasets import get_dataset_split_names
>>> get_dataset_split_names("lerobot/pusht")
Resolving data files: 100%|████████████████| 206/206 [00:00<00:00, 17020.46it/s]
Resolving data files: 100%|████████████████| 206/206 [00:00<00:00, 34846.81it/s]
['train']

このsplitをベースにデータセットをダウンロードすることが可能　今回はtrainのみだが，test等もある場合はsplit="test"を指定してダウンロードすることができる

dataset = load_dataset("lerobot/pusht", split="train")

trainのみをダウンロードした場合はDatasetクラスを取得する

>>> dataset
Dataset({
    features: ['observation.state', 'action', 'episode_index', 'frame_index', 'timestamp', 'next.reward', 'next.done', 'next.success', 'index', 'task_index'],
    num_rows: 25650
})

一方，すべてのsplitをダウンロードした場合は，DatasetのdictであるDatasetDictクラスを取得する

>>> dataset = load_dataset("lerobot/pusht")
Resolving data files: 100%|████████████████| 206/206 [00:00<00:00, 33516.69it/s]
Resolving data files: 100%|████████████████| 206/206 [00:00<00:00, 35335.62it/s]
>>> dataset
DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['observation.state', 'action', 'episode_index', 'frame_index', 'timestamp', 'next.reward', 'next.done', 'next.success', 'index', 'task_index'],
        num_rows: 25650
    })
})

Configuration

sub-datasetを含むデータセットの場合，追加の設定configurationを指定してダウンロードする必要がある．
例えば，音声を含むデータセットは言語等の設定がある場合がある
configurationは以下のように取得できる

>>> from datasets import get_dataset_config_names
>>> get_dataset_config_names("lerobot/pusht")
Resolving data files: 100%|███████████████| 206/206 [00:00<00:00, 713481.94it/s]
['default']

configurationを指定してダウンロードするときは，第２引数で指定する

>>> dataset = load_dataset("lerobot/pusht", "default", split="train")
Resolving data files: 100%|██████████████████| 206/206 [00:00<00:00, 477.46it/s]
Resolving data files: 100%|████████████████| 206/206 [00:00<00:00, 27016.03it/s]

Remote code

いくつかのデータセットでは，データセット生成時に追加のスクリプトを実行する．一応マルウェア等はチェックしてくれているようだが，このスクリプトの安全性はきちんと調査するべき．スクリプトを実行しつつダウンロードする場合は，trust_remote_code=Trueの設定が必要

lerobotのデータでは必要なかったため，一例としてTutorialのcommandを添付

>>> from datasets import get_dataset_config_names, get_dataset_split_names, load_dataset

>>> c4 = load_dataset("c4", "en", split="train", trust_remote_code=True)
>>> get_dataset_config_names("c4", trust_remote_code=True)
['en', 'realnewslike', 'en.noblocklist', 'en.noclean']
>>> get_dataset_split_names("c4", "en", trust_remote_code=True)
['train', 'validation']

以上

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