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# Dataset Versionをエクスポートする
Roboflow からはいつでもデータをエクスポートできます。Roboflow の Web インターフェースまたは Python パッケージを使用してデータをエクスポートできます。
データをエクスポートするには、まず Roboflow ダッシュボードでデータセットのバージョンを生成します。これは、プロジェクトに関連付けられた「Versions」ページで行えます。
データセットを生成したら、データセットのバージョンの横にある「Export」をクリックします:
さまざまな形式でデータをダウンロードできます。対応しているエクスポート形式の完全な一覧は、当社の [formats ディレクトリ](https://roboflow.com/formats).
エクスポート形式を選択した後は、データを次のいずれかとしてダウンロードできます。 `.zip` ファイル、または `curl` リンクとして、コマンドラインからダウンロードできます。
{% hint style="warning" %}
*この `curl` および Python のコードには、アカウント固有の秘密鍵が含まれます。この鍵を共有しないでください！*
{% endhint %}
## 注意事項
データセットのバージョンは、コンピュータビジョンモデルの学習データとして使用されるように設計されています。そのため、学習体験とモデルの性能を向上させるためにいくつかの最適化を行っています。
### 画像圧縮
学習の遅延を防ぐため、学習速度と十分なモデル性能に必要な解像度のバランスを保つレベルで画像を圧縮しています。
元の品質の画像をダウンロードしたい場合は、データセット内の画像をクリックし、「Download Image」を選択することでダウンロードできます。
{% hint style="info" %}
また、次の [Image Details API](/developer/rest-api/manage-images/get-details-about-an-image.md)を通じてプログラムから画像にアクセスすることもできます。 `image.urls.original` プロパティは、元の品質の画像へのリンクを示します。
{% endhint %}
データセット全体の元の品質の画像をダウンロードしたい場合は、 [Image Search API](/developer/rest-api/manage-images/get-details-about-an-image.md)を使用することで実行できます。以下は、そのために使用できるコードスニペットです:
```python
import os
import requests
from roboflow import Roboflow
rf = Roboflow("YOUR_ROBOFLOW_API_KEY")
project = rf.project("my-dataset-id")
records = []
for page in project.search_all(
offset = 0,
limit = 100,
in_dataset = True,
batch = False,
fields = ["id", "name", "owner"],
):
records.extend(page)
print(f"{len(records)} images found")
for record in records:
base_url = "https://source.roboflow.com"
url = f"{base_url}/{record['owner']}/{record['id']}/original.jpg"
try:
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
# Save to temp directory
save_path = os.path.join('temp_images', record['name'])
with open(save_path, 'wb') as f:
f.write(response.content)
print(f"Downloaded: {record['name']}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Error downloading image: {e}")
```
### 使用可能な文字
学習中に問題が発生するのを防ぐため、アップロード/インポート時とエクスポート時の両方でクラス名をサニタイズします。エクスポート時には、次の処理を行います:
* クラス名は ASCII に変換されます
* 可能な場合、文字は英語化されます（例： `ü` to `u`)
* それ以外の場合は、ダッシュ（`-`)
{% hint style="info" %}
[クラス名のサニタイズはアップロード時にも行われます](/roboflow/roboflow-jp/datasets/adding-data.md#class-name-sanitization)
{% endhint %}
### Python Package でエクスポートする
Python パッケージを使って、バージョンの生成とデータセットのエクスポートの両方を行えます。
{% content-ref url="/spaces/e5GEiPeDoFksvZv1vH3A/pages/0zziwbyAo255wXPCoF3O" %}
[Create a Dataset Version](/developer/python-sdk/create-a-dataset-version.md)
{% endcontent-ref %}
---
# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## 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, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/datasets/dataset-versions/exporting-data.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
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.