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Datasets:
HongGongLi
/
SpecFormer

Tasks:
Other
Modalities:
Tabular
Text
Time-series
Formats:
parquet
Size:
10M - 100M
Tags:
photonics
optics
materials-science
inverse-design
thin-films
multilayer
Libraries:
Datasets
Dask
Polars
License:
Dataset card Data Studio Files
xet
 Community
1
HongGongLi commited on
Commit
4191e25
·
1 Parent(s): 7a5eac2

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Browse files
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Files changed (50) hide show
  1. README_windows_friendly_format.md +36 -0
  2. README_旧版格式参考.md +352 -0
  3. dedup_stats.json +14 -0
  4. grids.json +3827 -0
  5. manifest.json +745 -0
  6. materials_catalog.json +112 -0
  7. merged_stats.json +69 -0
  8. source_manifest.original.json +67 -0
  9. splits/selected_splits.json +7 -0
  10. splits/split_stats.json +13 -0
  11. test/test-00000.parquet +3 -0
  12. test/test-00001.parquet +3 -0
  13. test/test-00002.parquet +3 -0
  14. test/test-00003.parquet +3 -0
  15. test/test-00004.parquet +3 -0
  16. test/test-00005.parquet +3 -0
  17. test/test-00006.parquet +3 -0
  18. test/test-00007.parquet +3 -0
  19. test/test-00008.parquet +3 -0
  20. test/test-00009.parquet +3 -0
  21. test/test-00010.parquet +3 -0
  22. test/test-00011.parquet +3 -0
  23. test/test-00012.parquet +3 -0
  24. test/test-00013.parquet +3 -0
  25. test/test-00014.parquet +3 -0
  26. test/test-00015.parquet +3 -0
  27. train/train-00000.parquet +3 -0
  28. train/train-00001.parquet +3 -0
  29. train/train-00002.parquet +3 -0
  30. train/train-00003.parquet +3 -0
  31. train/train-00004.parquet +3 -0
  32. train/train-00005.parquet +3 -0
  33. train/train-00006.parquet +3 -0
  34. train/train-00007.parquet +3 -0
  35. train/train-00008.parquet +3 -0
  36. train/train-00009.parquet +3 -0
  37. train/train-00010.parquet +3 -0
  38. train/train-00011.parquet +3 -0
  39. train/train-00012.parquet +3 -0
  40. train/train-00013.parquet +3 -0
  41. train/train-00014.parquet +3 -0
  42. train/train-00015.parquet +3 -0
  43. train/train-00016.parquet +3 -0
  44. train/train-00017.parquet +3 -0
  45. train/train-00018.parquet +3 -0
  46. train/train-00019.parquet +3 -0
  47. train/train-00020.parquet +3 -0
  48. train/train-00021.parquet +3 -0
  49. train/train-00022.parquet +3 -0
  50. train/train-00023.parquet +3 -0
README_windows_friendly_format.md ADDED
@@ -0,0 +1,36 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # Windows-Friendly Prepared Dataset
2
+
3
+ This dataset root is generated from the original `new_data` and keeps the old dataset untouched.
4
+
5
+ ## Goals
6
+
7
+ - reduce file-count and random gzip/json parsing on Windows
8
+ - keep split data already laid out by split
9
+ - keep samples in source shard order so later training can stream sequentially
10
+ - avoid requiring the old `*_refs.npz` indirection during later training
11
+
12
+ ## Layout
13
+
14
+ - `manifest.json`: top-level dataset manifest for the new format
15
+ - `source_manifest.original.json`: copied manifest from the original dataset
16
+ - `grids.json`, `materials_catalog.json`, `merged_stats.json`, `dedup_stats.json`
17
+ - `windows_seq/<split>/manifest.json`
18
+ - `windows_seq/<split>/chunk_xxxxxx_target_field.npy`
19
+ - `windows_seq/<split>/chunk_xxxxxx_meta.npz`
20
+
21
+ ## Chunk schema
22
+
23
+ - `chunk_*_target_field.npy`
24
+ - dtype: `uint16`
25
+ - shape: `[N, 774]`
26
+ - decode later with `float32 = uint16 * 0.001`
27
+ - `chunk_*_meta.npz`
28
+ - fixed-size arrays for sample id, constraints, and structure labels
29
+ - variable-length sequences are padded to `max_layers=24`
30
+
31
+ ## Build config
32
+
33
+ - selected_splits: train, val, test
34
+ - chunk_size: 32768
35
+ - sample_order: source_shard_order
36
+ - recommended later train order: sequential, no extra shuffle
README_旧版格式参考.md ADDED
@@ -0,0 +1,352 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # Prepared Training Dataset 使用说明
2
+
3
+ 本目录是已经整理好的统一训练数据集视图，不再是母本生成目录。
4
+
5
+ 公开仓库建议：
6
+ - 保留本说明文档和必要的数据协议说明
7
+ - 不直接提交 `shards/`、`splits/`、大体量 `npz/jsonl.gz` 数据文件
8
+ - 通过环境变量或本地路径在私有环境中挂载真实数据
9
+
10
+ 目标：
11
+ - 直接作为后续主模型训练输入
12
+ - 不再重复做多源合并、跨目录去重、目标场拼接
13
+ - 读取时动态采样条件模式
14
+
15
+ ## 1. 目录结构
16
+
17
+ 本目录下的主要文件：
18
+
19
+ - `manifest.json`
20
+ - 数据集总说明
21
+ - 记录输出根目录、源目录、split 比例、target field 顺序等
22
+ - `grids.json`
23
+ - 固定波长网格
24
+ - target field 的全局布局定义
25
+ - `materials_catalog.json`
26
+ - 14 种材料、角色映射、substrate 选项
27
+ - `merged_stats.json`
28
+ - 合并整理后的整体统计
29
+ - `dedup_stats.json`
30
+ - 跨目录去重统计
31
+ - `shards/`
32
+ - `shard_xxxxxx.jsonl.gz`
33
+ - 每条样本的结构标签、来源、约束、target field 引用
34
+ - `shard_xxxxxx_target_field.npz`
35
+ - 每条样本拼接后的统一目标场，存储格式 `uint16_x1000`
36
+ - `shard_xxxxxx_index.npz`
37
+ - 轻量索引，用于快速生成 split ref
38
+ - `splits/`
39
+ - `train_ids.txt / val_ids.txt / test_ids.txt`
40
+ - `hard_test_ids.txt / ood_test_ids.txt`
41
+ - `train_refs.npz / val_refs.npz / test_refs.npz`
42
+ - 推荐训练时直接用 `*_refs.npz`
43
+
44
+ ## 2. Split 比例
45
+
46
+ 当前整理后的正式 split 比例是：
47
+
48
+ - `train = 80%`
49
+ - `test = 15%`
50
+ - `val = 5%`
51
+
52
+ 额外还有：
53
+
54
+ - `hard_test`
55
+ - `ood_test`
56
+
57
+ 这两个不是从 `test` 中扣除，而是额外评估视图。
58
+
59
+ ## 3. 统一 target field 协议
60
+
61
+ 每条样本的目标场已经被统一拼接成一个一维序列：
62
+
63
+ 1. `visible R`
64
+ 2. `visible T`
65
+ 3. `nir R`
66
+ 4. `nir T`
67
+ 5. `ir E_normal`
68
+
69
+ 固定长度：
70
+
71
+ - `vis_R`: 101
72
+ - `vis_T`: 101
73
+ - `nir_R`: 173
74
+ - `nir_T`: 173
75
+ - `ir_E_normal`: 226
76
+ - 合计：`774`
77
+
78
+ 因此：
79
+
80
+ - `target_field.shape = [774]`
81
+
82
+ 数值存储：
83
+
84
+ - 磁盘上：`uint16_x1000`
85
+ - 读取后：`float32`，范围 `0~1`
86
+
87
+ ## 4. 读取时返回什么
88
+
89
+ 建议统一通过：
90
+
91
+ - `coolhouse3_diffusion/new_dataset_maker/dataset.py`
92
+
93
+ 中的：
94
+
95
+ - `PreparedTrainingDataset`
96
+
97
+ 读取。
98
+
99
+ ### 单条样本返回字段
100
+
101
+ `PreparedTrainingDataset[idx]` 返回：
102
+
103
+ - `sample_id`
104
+ - `target_field`
105
+ - `condition_mask`
106
+ - `objective_weights`
107
+ - `window_ids`
108
+ - `channel_ids`
109
+ - `position_ids`
110
+ - `constraint_field`
111
+ - `structure_labels`
112
+ - `condition_mode`
113
+
114
+ 其中：
115
+
116
+ - `target_field`
117
+ - `float32[774]`
118
+ - `condition_mask`
119
+ - `float32[774]`
120
+ - 1 表示该位置作为已知条件输入
121
+ - `objective_weights`
122
+ - `float32[774]`
123
+ - 默认与 `condition_mask` 同步
124
+ - `window_ids / channel_ids / position_ids`
125
+ - token 级辅助编码字段
126
+ - `constraint_field`
127
+ - 全局约束信息
128
+ - `structure_labels`
129
+ - 监督标签
130
+
131
+ ## 5. 条件模式怎么用
132
+
133
+ 读取时不需要把一个母本样本提前展开成很多份。
134
+
135
+ 正确用法是：
136
+ - 一个样本只存一份完整 `target_field`
137
+ - 训练时动态采样 condition mode
138
+ - 再生成 `condition_mask` 和 `objective_weights`
139
+
140
+ 当前支持：
141
+
142
+ - `full_condition`
143
+ - `vis_only`
144
+ - `nir_only`
145
+ - `ir_only`
146
+ - `vis_nir`
147
+ - `vis_ir`
148
+ - `nir_ir`
149
+ - `custom_channel_subset`
150
+ - `random`
151
+
152
+ 推荐：
153
+
154
+ - 训练阶段：`condition_mode="random"`
155
+ - 验证阶段：固定几种模式分别跑
156
+ - 测试阶段：按任务定义固定模式
157
+
158
+ ## 6. constraint_field 的用法
159
+
160
+ `constraint_field` 是全局条件，不是 token 级光谱。
161
+
162
+ 读取后至少包含：
163
+
164
+ - `allowed_material_mask`
165
+ - `allowed_layer_count_mask`
166
+ - `allow_top_metal`
167
+ - `allow_bottom_metal`
168
+ - `max_metal_layers`
169
+ - `substrate_id`
170
+ - `prototype_family_hint`
171
+
172
+ 说明：
173
+
174
+ - 即使磁盘中是 compact 版本，`dataset.py` 读取时也会自动补齐默认约束
175
+ - 所以后续训练代码统一按完整字段使用即可
176
+
177
+ ## 7. structure_labels 的用法
178
+
179
+ `structure_labels` 里包含：
180
+
181
+ - `layer_count`
182
+ - `material_sequence_ids`
183
+ - `material_role_sequence_ids`
184
+ - `coarse_thickness_bin_ids`
185
+ - `continuous_thickness_values`
186
+
187
+ 建议训练用途：
188
+
189
+ - 离散结构生成器
190
+ - 用 `material_sequence_ids`
191
+ - 用 `coarse_thickness_bin_ids`
192
+ - 连续厚度回归/微调头
193
+ - 用 `continuous_thickness_values`
194
+ - 长度监督
195
+ - 用 `layer_count`
196
+
197
+ 注意：
198
+
199
+ - `material_sequence_ids` 和厚度序列是变长的
200
+ - DataLoader 通常需要自定义 `collate_fn` 做 padding
201
+
202
+ ## 8. 条件场编码器怎么接
203
+
204
+ 建议用：
205
+
206
+ - `coolhouse3_diffusion/new_dataset_maker/encoder.py`
207
+
208
+ 中的：
209
+
210
+ - `ConditionFieldEncoder`
211
+
212
+ 输入：
213
+
214
+ - `target_field`
215
+ - `condition_mask`
216
+ - `objective_weights`
217
+ - `window_ids`
218
+ - `channel_ids`
219
+ - `position_ids`
220
+ - `constraint_field`
221
+
222
+ 输出：
223
+
224
+ - `condition_tokens`
225
+ - `global_condition_embedding`
226
+
227
+ 推荐接法：
228
+
229
+ - `condition_tokens`
230
+ - 给 token 级结构生成器做 cross-attention 或 concat conditioning
231
+ - `global_condition_embedding`
232
+ - 给长度头、全局先验头、或者 decoder 初始态使用
233
+
234
+ ## 9. 最小读取示例
235
+
236
+ ```python
237
+ from torch.utils.data import DataLoader
238
+
239
+ from new_dataset_maker.dataset import PreparedTrainingDataset
240
+
241
+ train_ds = PreparedTrainingDataset(
242
+ dataset_root="./new_data",
243
+ split="train",
244
+ condition_mode="random",
245
+ )
246
+
247
+ sample = train_ds[0]
248
+ print(sample["target_field"].shape) # (774,)
249
+ print(sample["condition_mask"].shape) # (774,)
250
+ print(sample["objective_weights"].shape) # (774,)
251
+ print(sample["structure_labels"]["layer_count"])
252
+
253
+ loader = DataLoader(
254
+ train_ds,
255
+ batch_size=16,
256
+ shuffle=True,
257
+ num_workers=4,
258
+ )
259
+ ```
260
+
261
+ ## 10. 最小 encoder 接入示例
262
+
263
+ ```python
264
+ import torch
265
+
266
+ from new_dataset_maker.dataset import PreparedTrainingDataset
267
+ from new_dataset_maker.encoder import ConditionFieldEncoder
268
+
269
+ ds = PreparedTrainingDataset(
270
+ dataset_root="./new_data",
271
+ split="train",
272
+ condition_mode="vis_ir",
273
+ )
274
+
275
+ sample = ds[0]
276
+
277
+ encoder = ConditionFieldEncoder(
278
+ target_length=sample["target_field"].shape[0],
279
+ num_window_ids=int(sample["window_ids"].max()) + 1,
280
+ num_channel_ids=int(sample["channel_ids"].max()) + 1,
281
+ num_position_ids=int(sample["position_ids"].max()) + 1,
282
+ num_materials=sample["constraint_field"]["allowed_material_mask"].shape[0],
283
+ num_layer_count_ids=sample["constraint_field"]["allowed_layer_count_mask"].shape[0],
284
+ num_substrates=2,
285
+ num_prototypes=8,
286
+ )
287
+
288
+ batch = {
289
+ "target_field": torch.from_numpy(sample["target_field"]).unsqueeze(0),
290
+ "condition_mask": torch.from_numpy(sample["condition_mask"]).unsqueeze(0),
291
+ "objective_weights": torch.from_numpy(sample["objective_weights"]).unsqueeze(0),
292
+ "window_ids": torch.from_numpy(sample["window_ids"]).unsqueeze(0),
293
+ "channel_ids": torch.from_numpy(sample["channel_ids"]).unsqueeze(0),
294
+ "position_ids": torch.from_numpy(sample["position_ids"]).unsqueeze(0),
295
+ "constraint_field": {
296
+ "allowed_material_mask": torch.from_numpy(sample["constraint_field"]["allowed_material_mask"]).unsqueeze(0),
297
+ "allowed_layer_count_mask": torch.from_numpy(sample["constraint_field"]["allowed_layer_count_mask"]).unsqueeze(0),
298
+ "allow_top_metal": torch.tensor([[sample["constraint_field"]["allow_top_metal"]]], dtype=torch.float32),
299
+ "allow_bottom_metal": torch.tensor([[sample["constraint_field"]["allow_bottom_metal"]]], dtype=torch.float32),
300
+ "max_metal_layers": torch.tensor([[sample["constraint_field"]["max_metal_layers"]]], dtype=torch.float32),
301
+ "substrate_id": torch.tensor([sample["constraint_field"]["substrate_id"]], dtype=torch.long),
302
+ "prototype_family_hint": torch.tensor([sample["constraint_field"]["prototype_family_hint"]], dtype=torch.long),
303
+ },
304
+ }
305
+
306
+ condition_tokens, global_condition_embedding = encoder(**batch)
307
+ print(condition_tokens.shape)
308
+ print(global_condition_embedding.shape)
309
+ ```
310
+
311
+ ## 11. 后续主模型训练建议
312
+
313
+ 推荐把训练链路分成这几层：
314
+
315
+ 1. `PreparedTrainingDataset`
316
+ - 负责读取整理后的统一样本协议
317
+ - 动态采样 condition mode
318
+
319
+ 2. `collate_fn`
320
+ - 负责对变长 `material_sequence_ids / thickness` 做 padding
321
+
322
+ 3. `ConditionFieldEncoder`
323
+ - 负责把目标光谱条件和全局约束编码成统一条件表示
324
+
325
+ 4. 主生成器
326
+ - 读取 `condition_tokens + global_condition_embedding`
327
+ - 预测 `layer_count / material_sequence / thickness`
328
+
329
+ ## 12. 不建议的用法
330
+
331
+ 不要这样做：
332
+
333
+ - 不要直接手写解析 `jsonl.gz + npz`
334
+ - 不要把 `condition_mask` 只放到 loss 里而不编码
335
+ - 不要把固定网格重复写进每条样本
336
+ - 不要预先把一个样本展开成多份条件模板写回磁盘
337
+
338
+ 正确做法是：
339
+
340
+ - 训练时动态采样条件模式
341
+ - 统一通过 `dataset.py` 读取
342
+ - 统一通过 `encoder.py` 做条件编码
343
+
344
+ ## 13. 当前 compact 版本说明
345
+
346
+ 为了节省空间，当前 prepared dataset 采用 compact 记录格式：
347
+
348
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+ 所以看到某些字段没有完整重复存储是正常的，不影响训练。
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2
+ "vis_nm": [
3
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4
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5
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1
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2
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3
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4
+ "source_dataset_root": "F:\\PhysOptoFlow_2\\new_data_windows",
5
+ "source_manifest_path": "F:\\PhysOptoFlow_1\\new_data_windows_v1\\source_manifest.original.json",
6
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7
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11
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12
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18
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19
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20
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22
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23
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24
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25
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26
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27
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28
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29
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30
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31
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36
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37
+ 774
38
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40
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41
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44
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+ }
702
+ },
703
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704
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706
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709
+ },
710
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711
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+ },
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716
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717
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+ }
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+ },
721
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723
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745
+ }
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1
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16
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17
+ ],
18
+ "role_to_materials": {
19
+ "metal": [
20
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21
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22
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23
+ ],
24
+ "low_index_dielectric": [
25
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26
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27
+ "al2o3"
28
+ ],
29
+ "high_index_dielectric": [
30
+ "hfo2",
31
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32
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33
+ "zns",
34
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35
+ "aln"
36
+ ],
37
+ "lossy_semiconductor": [
38
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39
+ "sic"
40
+ ],
41
+ "transparent_spacer": [
42
+ "mgf2",
43
+ "sio2",
44
+ "al2o3"
45
+ ],
46
+ "IR_active": [
47
+ "sic",
48
+ "si",
49
+ "aln",
50
+ "hfo2",
51
+ "zno",
52
+ "al2o3"
53
+ ]
54
+ },
55
+ "material_to_roles": {
56
+ "ag": [
57
+ "metal"
58
+ ],
59
+ "al": [
60
+ "metal"
61
+ ],
62
+ "al2o3": [
63
+ "IR_active",
64
+ "low_index_dielectric",
65
+ "transparent_spacer"
66
+ ],
67
+ "aln": [
68
+ "IR_active",
69
+ "high_index_dielectric"
70
+ ],
71
+ "hfo2": [
72
+ "IR_active",
73
+ "high_index_dielectric"
74
+ ],
75
+ "mgf2": [
76
+ "low_index_dielectric",
77
+ "transparent_spacer"
78
+ ],
79
+ "si": [
80
+ "IR_active",
81
+ "lossy_semiconductor"
82
+ ],
83
+ "si3n4": [
84
+ "high_index_dielectric"
85
+ ],
86
+ "sic": [
87
+ "IR_active",
88
+ "lossy_semiconductor"
89
+ ],
90
+ "sio2": [
91
+ "low_index_dielectric",
92
+ "transparent_spacer"
93
+ ],
94
+ "ti": [
95
+ "metal"
96
+ ],
97
+ "tio2": [
98
+ "high_index_dielectric"
99
+ ],
100
+ "zno": [
101
+ "IR_active",
102
+ "high_index_dielectric"
103
+ ],
104
+ "zns": [
105
+ "high_index_dielectric"
106
+ ]
107
+ },
108
+ "substrate_choices": [
109
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110
+ "sio2"
111
+ ]
112
+ }
merged_stats.json ADDED
@@ -0,0 +1,69 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
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2
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3
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4
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5
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6
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7
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9
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10
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+ },
13
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14
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+ },
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25
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+ "metal_count_bucket_counts": {
27
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32
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+ },
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+ },
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+ },
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+ "source_roots": [
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2
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3
+ "dataset_version": "prepared_v1",
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+ "C:\\RL_2d\\cool_house\\new_llms3\\coolhouse3_diffusion\\new_dataset_maker\\generated_dataset_full",
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+ "source_root_map": {
23
+ "src_00": "C:\\RL_2d\\cool_house\\new_llms3\\coolhouse3_diffusion\\new_dataset_maker\\generated_dataset_full",
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+ "src_01": "C:\\RL_2d\\cool_house\\new_llms3\\coolhouse3_diffusion\\new_dataset_maker\\generated_dataset_full_2",
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+ "src_05": "F:\\generated_dataset_full_4"
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+ },
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+ "prepared_sample_count": 19831633,
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+ "shard_size": 10000,
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+ "n_shards": 1984,
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+ "target_field_order": [
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+ "vis_R",
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+ "vis_T",
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+ "nir_T",
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+ "ir_E_normal"
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+ ],
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+ "target_field_length": 774,
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+ "train": 0.8,
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+ },
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+ "condition_modes": [
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+ "full_condition",
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+ "vis_only",
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+ "nir_only",
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+ "ir_only",
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+ "vis_nir",
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+ "custom_channel_subset"
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+ ],
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+ "weak_unspecified_constraints": false,
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+ "record_format": "compact_jsonl_gz_plus_target_uint16_x1000",
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+ "split_stats": {
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+ "train_count": 15865306,
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+ "n_strata": 160,
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+ }
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+ }
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1
+ {
2
+ "selected_splits": [
3
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+ "test"
6
+ ]
7
+ }
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1
+ {
2
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+ "subset_policy": {
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+ "train_prefix_count": 10000000,
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+ }
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