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如何备份 FiftyOne 数据集中的动态内容？标签是需要备份的最重要的数据。我的一些用户将花费大量时间在 UI 中手动创建标签，我想确保我们备份他们的工作。我不需要备份静态内容，例如图像本身。

备份检测和分割也很好。对于较小的数据集，我可以从脚本中重新生成这些数据集，但对于较大的数据集，或者源数据（例如检测）发生变化的情况，最好不必重建这些数据集。

而且，一旦我备份了这些数据，我将如何恢复？

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五十一队

这个工作流程听起来好像可以通过FiftyOne Teams解决，这是 FiftyOne的企业版，专为在相同数据集上进行基于团队的协作而设计。它之所以重要，不仅因为它支持多个用户同时处理一个数据集，还因为数据集版本控制在 FiftyOne Teams 的近期路线图上。

数据集和字段克隆

在FiftyOne中，当前推荐的备份Dataset、DatasetView或Field的方法是“克隆”它。

对于 aDataset和 a DatasetView，clone()方法将获取给定样本中的现有字段并将它们复制到新的Dataset. 克隆 aDatasetView时，只会克隆过滤视图中存在的字段。

您还可以使用clone_sample_field()将视图字段的内容复制到底层的新字段中Dataset。这适用于任何示例字段，包括标签和标签。

import fiftyone as fo
import fiftyone.zoo as foz

dataset = foz.load_zoo_dataset("quickstart")

# Create a view with only the "ground_truth" field
# and clone it into a new Dataset

view = dataset.select_fields("ground_truth")
bu_dataset = view.clone()



# Clone the "tags" field within the dataset

bu_dataset.clone_sample_field("tags", "tags_backup")

FiftyOne 仅将图像的路径存储在数据库中，不会复制任何媒体。这意味着在克隆 a 时Dataset，仅复制媒体文件路径，而不复制媒体本身。

恢复克隆的数据

克隆字段

恢复克隆的字段就像将字段重命名回原始名称一样简单。

bu_dataset.rename_sample_field("tags_backup", "tags")

为了进行更细致的恢复，您始终可以在简单的 Python 循环中迭代样本以准确恢复您需要的内容：

for sample in bu_dataset:
    backup_tags = sample.tags
    if "validation" in backup_tags:
        sample.tags = backup_tags
        sample.save()
克隆数据集

为了从克隆数据集中恢复字段，您可以将一个数据集中的样本合并到另一个数据集中：

merge_view = bu_dataset.select_fields("ground_truth")
dataset.merge_samples(merge_view)

数据集持久性

当计划Dataset多次使用 a 时， 应设置该persistent选项。当 aDataset设置为persistent时，即使 Python 内核和支持的 MongoDB 数据库关闭，Dataset也不会被删除，并且可以在将来重新加载。

例如，要持久化数据集：

import fiftyone as fo
import fiftyone.zoo as foz

# Create your dataset
dataset = foz.load_zoo_dataset(
    "coco-2017",
    split="validation",
    max_samples=10,
    dataset_name="my_dataset",
)

dataset.persistent = True

现在您可以关闭 Python，重新打开它，然后加载Dataset.

import fiftyone as fo

print(fo.list_datasets())
# ["my_dataset"]

dataset = fo.load_dataset("my_dataset")

应用标记

tag在 FiftyOne App 中创建和应用a时，它会自动备份到 MongoDB 数据库中Dataset，因此会自动备份到支持的 MongoDB 数据库中。

例如，要custom_tag在Dataset上面加载的内容中创建一个，您可以启动应用程序，选择样本或标签，输入标签，然后点击“应用”：

session = fo.launch_app(dataset)

apply_tag_in_app

回到 Python 中，Dataset已经更新，在 App 中创建的标签可以查询或备份，如上所示。

tagged_view = dataset.match_tags("custom_tag")
print(tagged_view)

Dataset:     my_dataset
Media type:  image
Num samples: 3
Tags:        ['custom_tag', 'validation']
Sample fields:
    id:           fiftyone.core.fields.ObjectIdField
    filepath:     fiftyone.core.fields.StringField
    tags:         fiftyone.core.fields.ListField(fiftyone.core.fields.StringField)
    metadata:     fiftyone.core.fields.EmbeddedDocumentField(fiftyone.core.metadata.Metadata)
    ground_truth: fiftyone.core.fields.EmbeddedDocumentField(fiftyone.core.labels.Detections)
View stages:
    1. MatchTags(tags=['custom_tag'], bool=True)
于 2021-09-03T15:25:15.223 回答