# TensorBay 适用于算法研究的各个阶段

## 数据集管理从0到1 <a href="#id-1" id="id-1"></a>

* 在TensorBay中，可通过以下三种方式管理自有数据：

1. 上传自定义数据集，托管在TensorBay中；
2. 将托管在其他云服务上的数据集转存到TensorBay上；
3. 授权TensorBay读取和管理您在其他云服务上的数据。

{% content-ref url="/pages/-MWSde6OncKl1OKYrLD\_" %}
[新建数据集](/guide/tensorbay/data/create.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/-MWTrNbO2kD-IMDSp3hQ" %}
[管理云服务上的数据](/guide/tensorbay/data/authorize.md)
{% endcontent-ref %}

* 如果您还没有可用的数据集，**Open Datasets** 提供海量优质的[公开数据集](https://www.graviti.cn/open-datasets)，部分数据集支持 [Fork](/guide/tensorbay/data/fork.md) 功能，直接云端读取，无需下载，省去数据结构转换，即刻使用。
* 完成创建数据集后，可使用**可视化功能**，在线预览数据集、查看数据集标注标签分布等，快速使用TensorBay管理您的数据集。

## 在算法研究中使用数据集 <a href="#id-2" id="id-2"></a>

* 通过开发者工具，使用[Python SDK、CLI或Open API来创建数据集](/dev-doc/tools.md)、读取数据和标注，在pipline中使用数据集。TensorBay提供了可直接复制的代码示例，附在每个功能的对应页面，方便随时查阅。
* 通过开发者工具，可以直接上传、发布数据集，轻松实现数据集的迭代。此功能将在数据清洗与备份的流程中提高您的效率，只要完成了数据集发布，就可以在未来快捷地选用最合适的数据集版本。

## 加速数据集准备与版本管理 <a href="#id-3" id="id-3"></a>

* 如果只有原数据文件，且正在为**数据标注、管理标注信息**苦恼，可以使用应用中的[GroundTruth Tool](https://app.gitbook.com/@grobot/s/gas-docs/~/drafts/-MYiY5W_19QMcY3TcX9C/apps/teragood-tools)或[Teragood Service](https://app.gitbook.com/@grobot/s/gas-docs/~/drafts/-MYiY5W_19QMcY3TcX9C/apps/teragood-service)进行数据标注。团队版支持多人同时标注，事半功倍。
* 面对**数据集太小**或存在严重的**数据分布不平衡**的问题，难以满足研究需求，可尝试[合并数据集](/guide/tensorbay/data/merge.md)或[根据标签筛选并新建数据集](/guide/tensorbay/data/filter.md)，缩短数据集的准备时间。
* 如果需要进行**数据清洗**，强烈建议使用TensorBay强大的[数据版本管理](/guide/tensorbay/version.md)功能，不仅可以发布不同版本的数据，还能随时回退至任一已发布的版本，获得真正的清晰、可追溯的版本管理体验。


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.graviti.cn/guide/tensorbay/usetensorbay.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.