load_dataset 这个函数最常见、最强大的来源是 Hugging Face datasets 库，这个库提供了访问数千个数据集的便捷方式，是自然语言处理 领域事实上的标准工具之一。

下面我将分为几个部分来解释：

1. 核心介绍：Hugging Face datasets 库
2. 基本用法：加载数据集
3. 常用参数和功能
4. 数据处理和探索
5. 其他来源的 load_dataset
6. 总结与最佳实践

核心介绍：Hugging Face datasets 库

Hugging Face datasets 库是一个快速、易用且功能强大的工具，用于访问和共享数据集,它的主要优点包括：

• 海量数据集：通过其 Hub，你可以轻松加载超过 10,000 个 NLP 数据集，以及越来越多的计算机视觉、音频等领域的多模态数据集。
• 高效处理：数据集被设计为“内存映射”文件，即使数据集比你的可用内存大得多，也能高效处理，它还支持流式加载，可以逐条处理数据,而无需一次性加载全部。
• 标准化 API：所有数据集都提供统一的 API，加载、访问、处理和分批数据的方式都非常一致。
• 内置功能：自动处理数据清洗、分词、格式转换等繁琐步骤。

基本用法：加载数据集

你需要安装这个库：

pip install datasets

你就可以用一行代码加载数据集了,最简单的用法是只提供数据集的名称。

示例1：加载一个经典的数据集（如 imdb 电影评论情感分析数据集）

from datasets import load_dataset
# 加载数据集
dataset = load_dataset("imdb")
# 查看数据集的结构
print(dataset)

输出：

DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['text', 'label'],
        num_rows: 25000
    })
    test: Dataset({
        features: ['text', 'label'],
        num_rows: 25000
    })
    unsupervised: Dataset({
        features: ['text', 'label'],
        num_rows: 25000
    })
})

从输出可以看出，load_dataset 返回一个 DatasetDict 对象，它包含多个 Dataset 对象（通常是 train, test, validation 等）。

示例2：访问数据集中的样本

你可以像访问字典一样访问数据集中的数据。

# 访问训练集中的第一个样本
first_sample = dataset['train'][0]
print(first_sample)

输出：

{'text': "I watched this movie for 10 minutes and could not stand it anymore. The plot is just plain bad, the acting is mediocre and the whole thing looks like a cheap TV soap opera. I gave this movie a 1 out of 10 because I am a very forgiving person, but really it deserves a 0. I can't understand why anyone would like this movie. It's just plain bad. I have seen better acting in a kindergarten play. The only good thing I can say about this movie is that it is not as bad as some other movies I have seen, but that's not saying much. Avoid this movie at all costs.", 'label': 0}

常用参数和功能

load_dataset 函数提供了许多有用的参数。

split 参数：指定加载哪个子集

默认情况下，它会加载所有子集，如果你只需要训练集或测试集，可以使用 split 参数。

# 只加载训练集
train_dataset = load_dataset("imdb", split="train")
# 只加载测试集的前1000个样本
small_test_dataset = load_dataset("imdb", split="test[:1000]")
# 只加载验证集的最后500个样本
val_dataset = load_dataset("imdb", split="validation[-500:]")
# 加载训练集和测试集，但不加载unsupervised
train_test_dataset = load_dataset("imdb", split=["train", "test"])
print(type(train_test_dataset)) # <class 'list'>

data_dir 和 data_files 参数：加载本地文件

如果你有自己的数据文件（如 CSV, JSON, TXT）,可以使用这两个参数。

假设你有一个本地目录 my_local_data，结构如下：

my_local_data/
├── train.csv
├── test.csv

Python 代码：

# 使用 data_dir 指定目录
# load_dataset("csv", data_dir="my_local_data")
# 或者使用 data_files 明确指定文件路径
local_dataset = load_dataset("csv", data_files={"train": "my_local_data/train.csv", "test": "my_local_data/test.csv"})
print(local_dataset)

cache_dir 参数：指定缓存路径

datasets 库会自动下载并缓存数据集，以便下次加载时更快，你可以使用 cache_dir 指定缓存位置。

dataset = load_dataset("imdb", cache_dir="./my_cache")

数据处理和探索

加载数据后,通常需要进行一些预处理。

map 方法：应用函数到数据集

map 方法是 datasets 库的核心功能之一,它允许你对数据集中的每个样本应用一个函数。

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("imdb")
# 定义一个预处理函数，将文本转换为大写
def to_uppercase(example):
    example['text'] = example['text'].upper()
    return example
# 使用 map 函数将这个函数应用到整个训练集
# batched=True 表示函数会批量处理数据，效率更高
dataset = dataset.map(to_uppercase, batched=True)
# 查看处理后的第一个样本
print(dataset['train'][0]['text'][:100] + "...")

set_format 方法：转换为 PyTorch/TensorFlow 张量

如果你想将数据集直接用于 PyTorch 或 TensorFlow,可以设置其格式。

import torch
# 将数据集的格式设置为 PyTorch 张量
# columns 参数指定哪些列需要转换为张量
dataset.set_format(type="torch", columns=["text", "label"])
# 现在可以直接访问张量
sample = dataset['train'][0]
print(sample['text'].shape) # 注意：文本数据通常还不是张量，需要先分词
print(sample['label'])      # label 已经是标量张量

注意：上面的 text 列还不是张量，因为它还是字符串，在实际应用中，你需要使用 Hugging Face 的 Tokenizer 将文本转换为数字 ID。

cast_column 方法：转换列的数据类型

# 将 label 列从 int64 转换为 int32
dataset = dataset.cast_column("label", "int32")

其他来源的 load_dataset

虽然 Hugging Face 的版本是最主流的,但其他库也可能有同名或类似功能的函数。

sklearn.datasets

Scikit-learn 库也有自己的数据加载函数，但通常不叫 load_dataset，而是更具体的名称，如 load_iris, load_digits, load_breast_cancer 等。

from sklearn.datasets import load_iris
# sklearn 的加载方式
iris_data = load_iris()
# 它返回的是一个类似字典的对象，而不是 Hugging Face 的 DatasetDict
print(iris_data.keys())
print(iris_data.data.shape)

torchvision.datasets

PyTorch 的 torchvision 库也提供了许多计算机视觉数据集的加载函数。

from torchvision import datasets
# torchvision 的加载方式
mnist_data = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
# 它返回的是一个 torch.utils.data.Dataset 对象
print(len(mnist_data))
# 一个样本是 (image, label) 的元组
image, label = mnist_data[0]
print(image.size(), label)

重要区别：

• Hugging Face datasets：现代、高效、API 统一，尤其适合大规模数据和 NLP。
• sklearn / torchvision：更传统，与各自的机器学习框架深度集成,适合中小规模数据和特定领域的经典数据集。

总结与最佳实践

最佳实践建议：

1. 优先使用 datasets.load_dataset：特别是当你处理 NLP 任务或需要处理大型数据集时，它是目前最灵活、最高效的选择。
2. 熟悉 DatasetDict 和 Dataset：理解它们是 datasets 库操作的基础。
3. 善用 map 和 set_format：这是进行数据预处理和与深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）集成的关键。
4. 查看官方文档：Hugging Face 的文档非常完善，当你遇到问题时，官方文档 是最好的资源。