统一资源目录
常用数据集集中放在 /public 与 /dataset 下,租用机器后可以直接进入目录查看
减少重复下载
训练、验证、课程实验前先查看公共目录,常见数据可以直接复制到自己的工作目录使用
只读更安心
公共目录默认只读,避免误删共享资源;需要写入时复制到自己的机器目录或网盘目录
覆盖多类任务
图像、文本、音频、竞赛、框架预置数据集等常见 AI 场景都能快速定位
使用前先确认目录和权限
公共数据集和模型分布在机器中的 /public 和 /dataset 目录下公共目录为只读权限,使用时请先复制到自己的工作目录
在 1 区租用矩池云机器后,打开终端或文件管理器
进入对应访问路径,例如 /public/keras_datasets 或 /dataset
将需要的数据复制到自己工作目录,再在训练代码中读取
# 若路径不存在则先创建mkdir -p ~/.keras/datasets/# 复制到目标路径cp /public/keras_datasets/cifar-10-batches-py.tar.gz ~/.keras/datasets/import kerasfrom keras.datasets import cifar10(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()按目录快速查找
先看目录类型,再进入对应数据集列表大型数据集在 /dataset,下方其他数据集主要在 /public 下
大型数据集
主要存放体积较大的公开数据集,需要完成网盘扩容后才会在租用机器目录中显示
/dataset
Keras 预置数据集
适合通过 Keras datasets API 快速加载,先复制到 Keras 默认缓存目录后使用
/public/keras_datasets
PyTorch 数据集
适合 torchvision.datasets 场景,复制到 root 参数指定的目录后加载
/public/torchvision_datasets
TensorFlow 数据集
适合 TensorFlow Datasets 与常见训练样例使用
/public/tensorflow_datasets/
Image 图像数据集
覆盖分类、检测、分割、人脸、医学影像、自动驾驶与跟踪等视觉任务
/public/data/image
NLP 自然语言处理数据集
包含文本分类、情感分析、阅读理解、语言建模与常用 NLP 工具数据
/public/data/nlp
视频、音乐与音频数据集
包含视频追踪、音乐样例、语音识别和中文语音数据
/public/data/videos_and_music · /public/data/speech/
Kaggle 与天池竞赛数据集
收录部分竞赛常用数据,适合算法练习、课程作业和 baseline 复现
/public/data/kaggle_competitions · /public/data/天池/
大型数据集
主要存放体积较大的公开数据集,需要完成网盘扩容后才会在租用机器目录中显示
/dataset框架预置数据集
保留旧文档中的分类与访问路径,页面内按任务和框架重新组织,方便浏览和对比
Keras 预置数据集
适合通过 Keras datasets API 快速加载,先复制到 Keras 默认缓存目录后使用
/public/keras_datasetsPyTorch 数据集
适合 torchvision.datasets 场景,复制到 root 参数指定的目录后加载
/public/torchvision_datasetsTensorFlow 数据集
适合 TensorFlow Datasets 与常见训练样例使用
/public/tensorflow_datasets/任务数据集
保留旧文档中的分类与访问路径,页面内按任务和框架重新组织,方便浏览和对比
Image 图像数据集
覆盖分类、检测、分割、人脸、医学影像、自动驾驶与跟踪等视觉任务
/public/data/imageNLP 自然语言处理数据集
包含文本分类、情感分析、阅读理解、语言建模与常用 NLP 工具数据
/public/data/nlp视频、音乐与音频数据集
包含视频追踪、音乐样例、语音识别和中文语音数据
/public/data/videos_and_music · /public/data/speech/Kaggle 与天池竞赛数据集
收录部分竞赛常用数据,适合算法练习、课程作业和 baseline 复现
/public/data/kaggle_competitions · /public/data/天池/使用说明
公共数据集只存在于 1 区,如需其他区域或新的公共数据集资源,可以联系矩池云小助手
/dataset 主要存放大型公开数据集,需要完成网盘扩容后才可在租用机器目录中显示
公共目录只读,训练前建议复制到自己的工作目录、网盘目录或实验目录,避免程序写缓存时报错
旧文档中的模型资源
下面两项来自旧文档的 TF Bert 模型部分,路径保留在 /public/data/nlp 下,按模型资源使用
bert_models
bert模型集合
/public/data/nlp/bert_modelschinese_bert_models
chinese_bert模型集合
/public/data/nlp/chinese_bert_models