一、用Google Drive导入本地存储的数据集 #

完全可以用Google Drive替代Colab的在线下载，步骤非常直观：

1. 上传本地数据到Drive：
   把你本地的WMT14-fr-en数据集上传到Google Drive的任意文件夹，比如我个人习惯放在/content/drive/MyDrive/datasets/wmt14_fr_en/。如果是之前用TFDS下载过的完整数据集结构，直接上传整个文件夹就行；如果是原始的平行文本文件（比如train.en、train.fr这种每行对应一对翻译的文件），也统一上传到这个文件夹里。

2. 在Colab中挂载Google Drive：
   运行以下代码完成挂载，按照弹出的提示完成授权操作即可：

   from google.colab import drive
   drive.mount('/content/drive')
   

3. 加载数据集：

   • 如果你的本地数据是TFDS标准格式（即通过tfds.load下载后生成的文件夹结构）：
     直接在tfds.load中指定data_dir参数为Drive里的路径，TFDS会自动跳过下载流程，直接读取本地数据：

     import tensorflow_datasets as tfds
     dataset, info = tfds.load(
         'wmt14_translate/fr-en',
         split='train',
         data_dir='/content/drive/MyDrive/datasets/wmt14_fr_en/',
         with_info=True
     )
     

   • 如果你的本地数据是原始平行文本：
     可以用tf.data.TextLineDataset分别读取英文和法文文件，再配对成完整的翻译数据集：

     import tensorflow as tf
     
     en_path = '/content/drive/MyDrive/datasets/wmt14_fr_en/train.en'
     fr_path = '/content/drive/MyDrive/datasets/wmt14_fr_en/train.fr'
     
     en_dataset = tf.data.TextLineDataset(en_path)
     fr_dataset = tf.data.TextLineDataset(fr_path)
     # 配对成(英文句子, 法文翻译)的样本结构
     dataset = tf.data.Dataset.zip((en_dataset, fr_dataset))
     

二、关于WMT14-fr-en的数据集格式 #

TFDS中的wmt14_translate/fr-en默认是TFRecord格式（没有后缀名是因为TFDS的数据集文件夹内的文件是按TFRecord规范存储的，不需要额外后缀标识），每个样本是一个包含en和fr两个字段的字典，分别对应英文原文和法文翻译文本。

如果你拿到的是原始的WMT14公开数据，通常是两个平行的纯文本文件：一个文件全是英文句子，另一个文件对应行的内容就是该英文句子的法文翻译，没有复杂格式，直接按行读取配对即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Harshith Belagur