dvc学习笔记1

• 一：安装dvc
• 二：项目文件夹初始化
• 三：下载文件
• 四：跟踪文件
• 五：创建存储数据文件的远程存储库
• 六：将数据push到远程中
• 七：下载与恢复数据
• 八：在版本之间进行切换
• 九：总结

#pip安装
pip install dvc
pip install dvc[s3]

#conda安装，选择性的安装可选依赖项：dvc-s3, dvc-azure, dvc-gdrive, dvc-gs, dvc-oss, dvc-ssh
conda install -c conda-forge mamba # installs much faster than conda
mamba install -c conda-forge dvc
amba install -c conda-forge dvc-s3

#git初始化
$ mkdir example-get-started

$ cd example-get-started

$ git init

#dvc初始化
$ dvc init

初始化DVC之后，创建了一些应该添加到 Git 仓库的内部文件。

$ git status

Changes to be committed:
        new file:   .dvc/.gitignore
        new file:   .dvc/config
        ...


$ git commit -m "Initialize DVC"

ok，现在你已经准备好DVC了。 DVC的特性可以分为几个功能组件（数据和模型版本控制、访问与下载数据和模型、数据流水线、指标跟踪、更新训练参数以及可视化模型表现、机器学习实验管理）

# 进入到之前初始化好的项目目录下
$ cd example-get-started

$ dvc get https://github.com/iterative/dataset-registry 
          get-started/data.xml -o data/data.xml

dvc add data/data.xml

通过以上命令，DVC 将关于添加的文件（或目录）的信息存储在名为data/data.xml.dvc 的特殊.dvc文件中（这是一个人类可读格式的小文本文件）。这个元数据文件是原始数据文件的占位符，这样就可以像使用 Git 的源代码一样轻松地进行版本控制。同时，原始数据文件会被放在 .gitignore文件中。

$ cat data/.gitignore

/data.xml

#dvc add 会将数据移动到项目的缓存中，并将其链接回工作区。
$ tree .dvc/cache

../.dvc/cache
└── a3
    └── 04afb96060aad90176268345e10355
  
#我们刚刚添加的data.xml文件的hash值（a304afb...）决定了上面的缓存路径。
#如果你检查 data/data.xml.dvc，你也会在这里发现它：
$ cat data/data.xml.dvc  

outs:
  - md5: a304afb96060aad90176268345e10355
    path: data.xml    

将元数据文件添加到Git中进行跟踪。

$ git add data/data.xml.dvc data/.gitignore

$ git commit -m "Add raw data"

您可以使用 dvc push 上传 DVC 跟踪的数据或模型文件，以便安全地远程存储它们。 这也意味着后面您可以使用 dvc pull 在其他环境中恢复它们。
首先，我们需要设置一个远程存储库的地址，DVC 支持许多远程存储类型，包括 Amazon S3、SSH、Google Drive、Azure Blob Storage 和 HDFS，从上图我们也可以看到，代码与模型和数据文件是分开存储的。

# 配置远程Git仓库
$ git remote add origin https://gitee.com/xxxx/dvc-samples.git

# 配置远程数据存储库（注：简单起见，这里我用的是本地的其他文件夹作为远程存储库，不推荐）
$ mkdir -p /home/lgd/dvc/local_remote_data_register
$ dvc remote add -d local_remote /home/lgd/dvc/local_remote_data_register

让我们看一下.dvc/config配置文件的改变：

# 查看配置
$ cat .dvc/config

[core]
    remote = local_remote
['remote "local_remote"']
    url = /home/lgd/dvc/local_remote_data_register

所以需要git将改变的配置文件上传到仓库：

# 添加dvc配置文件到本地Git仓库
$ git add .dvc/config
$ git commit -m "Configure local remote storage"

# 或者使用以下命令代替上面两条命令
# git commit .dvc/config -m "Configure local remote"

可使用$ dvc remote list查看已有的remote

$ dvc push  

注意：dvc push后面不能加[remote]会报错，dvc执行default的远程，这里和git不同！！！

您可以使用以下命令检查数据是否已存储在 DVC 远程存储库中：

$ ls -R /home/lgd/dvc/local_remote_data_register

/home/lgd/dvc/local_remote_data_register/:
a3

/home/lgd/dvc/local_remote_data_register/a3:
04afb96060aad90176268345e10355

通常，我们也需要 git commit和 git push 对应的.dvc文件，将.dvc元数据文件提交本地仓库并推送到Git远程仓库，示例如下：

$ git push origin main

将 DVC 跟踪的数据和模型文件存储在远程仓库之后，我们可以在需要时使用 dvc pull 将其下载到该项目的其他副本中。 通常，我们在 git clone 和 git pull 之后运行它。

git pull 和 git clone的区别可以看这篇文章，要用git pull语法的前提是你有该仓库权限。

$ git clone https://gitee.com/xxxx/dvc-samples.git

$ cd dvc-samples

$ git pull origin main

$ dvc pull

在本项目中恢复数据，示例如下：

$ cd example-get-started

# 假设我们删除了本地缓存的数据
$ rm -rf .dvc/cache
$ rm -f data/data.xml

# 恢复数据
$ dvc pull origin main

通常的工作流程是先使用git checkout（切换分支或切换.dvc文件版本），然后运行dvc checkout以同步数据。

# 首先，获取数据集的先前一个版本，让我们回到数据的原始版本
$ git checkout HEAD~1

# 同步数据
$ dvc checkout

之后，让我们提交.dvc文件到本地Git仓库（这次不需要做 dvc push，因为这个原始版本的数据集已经保存在本地缓存和远程存储库了）。

$ git commit data/data.xml.dvc -m "Revert dataset updates"

$ git push origin main

其实，从技术上来讲，DVC 甚至不是版本控制系统！ .dvc 元数据文件内容定义了数据文件的版本，本质上是通过 Git 来提供版本控制。 DVC 反过来创建这些.dvc文件，然后更新它们，并有效地同步工作空间中 DVC 跟踪的数据以匹配它们。