因为这几天正在学习Transformer模型，所以想用tensorflow_datasets中自带的一个数据集做个小实例，也就是葡萄牙和英语翻译的数据集。

examples, metadata = tfds.load('ted_hrlr_translate/pt_to_en', with_info=True,as_supervised=True)

如果你用这行代码在你的编译器里下载的话，那是非常的慢的。所有我找到了数据的源头把它下载到了本地。可以从它的Github上下载。如果用迅雷下载的话要要稍微快一点。下载后是一个压缩包的形式。这个我们不用动它。

但就是从本地导入花了我好长的时间，不管我怎么设置路径它都会给我报错说没找到该路径下的文件。从网上找了半天也没找到好的解决办法。后来在偶然注意到了这个downloads文件

我就打开这个文件夹，发现里面有好多文件都是我要下载的那个文件，就是图里面最下面的文件。上面的文件是最后下载成功生成的。

我打开下面那两个文件发现里面是个压缩包，正好就是我从Github下载的那个压缩包。然后我就把downsloads中的所有文件都删除了，再重新运行了这个代码

examples, metadata = tfds.load('ted_hrlr_translate/pt_to_en', with_info=True,as_supervised=True)

运行后就又会生成一个如上图的文件夹，我们把我们从Github下载的那个压缩包代替掉它里面的压缩包（名字都不用该），这就相当与我提前下载好了你要的文件，这时候代码肯定会报错的。不过没关系。我们再重新运行代码。系统就会检测到你已经下载好了，所以就会直接加载你这个压缩包就不用再下载了。这样就OK了。