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

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）、命令行工具和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ConnectTimeoutError，HTTPSConnectionPool(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。