数据集加载

概述

MindSpore支持加载图像领域常用的数据集，用户可以直接使用mindspore.dataset中对应的类实现数据集的加载。目前支持的常用数据集及对应的数据集类如下表所示。

图像数据集	数据集类	数据集简介
MNIST	MnistDataset	MNIST是一个大型手写数字图像数据集，拥有60,000张训练图像和10,000张测试图像，常用于训练各种图像处理系统。
CIFAR-10	Cifar10Dataset	CIFAR-10是一个微小图像数据集，包含10种类别下的60,000张32x32大小彩色图像，平均每种类别6,000张，其中5,000张为训练集，1,000张为测试集。
CIFAR-100	Cifar100Dataset	CIFAR-100与CIFAR-10类似，但拥有100种类别，平均每种类别600张，其中500张为训练集，100张为测试集。
CelebA	CelebADataset	CelebA是一个大型人脸图像数据集，包含超过200,000张名人人脸图像，每张图像拥有40个特征标记。
PASCAL-VOC	VOCDataset	PASCAL-VOC是一个常用图像数据集，被广泛用于目标检测、图像分割等计算机视觉领域。
COCO	CocoDataset	COCO是一个大型目标检测、图像分割、姿态估计数据集。
CLUE	CLUEDataset	CLUE是一个大型中文语义理解数据集。

MindSpore还支持加载多种数据存储格式下的数据集，用户可以直接使用mindspore.dataset中对应的类加载磁盘中的数据文件。目前支持的数据格式及对应加载方式如下表所示。

数据格式	数据集类	数据格式简介
MindRecord	MindDataset	MindRecord是MindSpore的自研数据格式，具有读写高效、易于分布式处理等优势。
Manifest	ManifestDataset	Manifest是华为ModelArts支持的一种数据格式，描述了原始文件和标注信息，可用于标注、训练、推理场景。
TFRecord	TFRecordDataset	TFRecord是TensorFlow定义的一种二进制数据文件格式。
NumPy	NumpySlicesDataset	NumPy数据源指的是已经读入内存中的NumPy arrays格式数据集。
Text File	TextFileDataset	Text File指的是常见的文本格式数据。
CSV File	CSVDataset	CSV指逗号分隔值，其文件以纯文本形式存储表格数据。

MindSpore也同样支持使用GeneratorDataset自定义数据集的加载方式，用户可以根据需要实现自己的数据集类。

数据集类	数据格式简介
GeneratorDataset	用户自定义的数据集读取、处理的方式。
NumpySlicesDataset	用户自定义的由NumPy构建数据集的方式。

更多详细的数据集加载接口说明，参见API文档。

常用数据集加载

下面将介绍几种常用数据集的加载方式。

CIFAR-10/100数据集

下载CIFAR-10数据集并解压到指定位置：

[1]:

!wget -N https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/cifar-10-binary.tar.gz
!mkdir -p datasets
!tar -xzf cifar-10-binary.tar.gz -C datasets
!mkdir -p datasets/cifar-10-batches-bin/train datasets/cifar-10-batches-bin/test
!mv -f datasets/cifar-10-batches-bin/test_batch.bin datasets/cifar-10-batches-bin/test
!mv -f datasets/cifar-10-batches-bin/data_batch*.bin datasets/cifar-10-batches-bin/batches.meta.txt datasets/cifar-10-batches-bin/train
!tree ./datasets/cifar-10-batches-bin

./datasets/cifar-10-batches-bin
├── readme.html
├── test
│   └── test_batch.bin
└── train
    ├── batches.meta.txt
    ├── data_batch_1.bin
    ├── data_batch_2.bin
    ├── data_batch_3.bin
    ├── data_batch_4.bin
    └── data_batch_5.bin

2 directories, 8 files

下面的样例通过Cifar10Dataset接口加载CIFAR-10数据集，使用顺序采样器获取其中5个样本，然后展示了对应图片的形状和标签。

CIFAR-100数据集和MNIST数据集的加载方式也与之类似。

[2]:

import mindspore.dataset as ds

DATA_DIR = "./datasets/cifar-10-batches-bin/train/"

sampler = ds.SequentialSampler(num_samples=5)
dataset = ds.Cifar10Dataset(DATA_DIR, sampler=sampler)

for data in dataset.create_dict_iterator():
    print("Image shape:", data['image'].shape, ", Label:", data['label'])

Image shape: (32, 32, 3) , Label: 6
Image shape: (32, 32, 3) , Label: 9
Image shape: (32, 32, 3) , Label: 9
Image shape: (32, 32, 3) , Label: 4
Image shape: (32, 32, 3) , Label: 1

VOC数据集

VOC数据集有多个版本，此处以VOC2012为例。下载VOC2012数据集并解压，目录结构如下。

└─ VOCtrainval_11-May-2012
    └── VOCdevkit
        └── VOC2012
            ├── Annotations
            ├── ImageSets
            ├── JPEGImages
            ├── SegmentationClass
            └── SegmentationObject

下面的样例通过VOCDataset接口加载VOC2012数据集，分别演示了将任务指定为分割（Segmentation）和检测（Detection）时的原始图像形状和目标形状。

import mindspore.dataset as ds

DATA_DIR = "VOCtrainval_11-May-2012/VOCdevkit/VOC2012/"

dataset = ds.VOCDataset(DATA_DIR, task="Segmentation", usage="train", num_samples=2, decode=True, shuffle=False)

print("[Segmentation]:")
for data in dataset.create_dict_iterator():
    print("image shape:", data["image"].shape)
    print("target shape:", data["target"].shape)

dataset = ds.VOCDataset(DATA_DIR, task="Detection", usage="train", num_samples=1, decode=True, shuffle=False)

print("[Detection]:")
for data in dataset.create_dict_iterator():
    print("image shape:", data["image"].shape)
    print("bbox shape:", data["bbox"].shape)

输出结果：

[Segmentation]:
image shape: (281, 500, 3)
target shape: (281, 500, 3)
image shape: (375, 500, 3)
target shape: (375, 500, 3)
[Detection]:
image shape: (442, 500, 3)
bbox shape: (2, 4)

COCO数据集

COCO数据集有多个版本，此处以COCO2017的验证数据集为例。下载COCO2017的验证集、检测任务标注和全景分割任务标注并解压，只取其中的验证集部分，按以下目录结构存放。

└─ COCO
    ├── val2017
    └── annotations
        ├── instances_val2017.json
        ├── panoptic_val2017.json
        └── person_keypoints_val2017.json

下面的样例通过CocoDataset接口加载COCO2017数据集，分别演示了将任务指定为目标检测（Detection）、背景分割（Stuff）、关键点检测（Keypoint）和全景分割（Panoptic）时获取到的不同数据。

import mindspore.dataset as ds

DATA_DIR = "COCO/val2017/"
ANNOTATION_FILE = "COCO/annotations/instances_val2017.json"
KEYPOINT_FILE = "COCO/annotations/person_keypoints_val2017.json"
PANOPTIC_FILE = "COCO/annotations/panoptic_val2017.json"

dataset = ds.CocoDataset(DATA_DIR, annotation_file=ANNOTATION_FILE, task="Detection", num_samples=1)
for data in dataset.create_dict_iterator():
    print("Detection:", data.keys())

dataset = ds.CocoDataset(DATA_DIR, annotation_file=ANNOTATION_FILE, task="Stuff", num_samples=1)
for data in dataset.create_dict_iterator():
    print("Stuff:", data.keys())

dataset = ds.CocoDataset(DATA_DIR, annotation_file=KEYPOINT_FILE, task="Keypoint", num_samples=1)
for data in dataset.create_dict_iterator():
    print("Keypoint:", data.keys())

dataset = ds.CocoDataset(DATA_DIR, annotation_file=PANOPTIC_FILE, task="Panoptic", num_samples=1)
for data in dataset.create_dict_iterator():
    print("Panoptic:", data.keys())

输出结果：

Detection: dict_keys(['image', 'bbox', 'category_id', 'iscrowd'])
Stuff: dict_keys(['image', 'segmentation', 'iscrowd'])
Keypoint: dict_keys(['image', 'keypoints', 'num_keypoints'])
Panoptic: dict_keys(['image', 'bbox', 'category_id', 'iscrowd', 'area'])

特定格式数据集加载

下面将介绍几种特定格式数据集文件的加载方式。

MindRecord数据格式

MindRecord是MindSpore定义的一种数据格式，使用MindRecord能够获得更好的性能提升。

阅读数据格式转换章节，了解如何将数据集转化为MindSpore数据格式。

执行本例之前需下载对应的测试数据test_mindrecord.zip并解压到指定位置，执行如下命令：

[3]:

!wget -N https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/test_mindrecord.zip
!unzip -o ./test_mindrecord.zip -d ./datasets/mindspore_dataset_loading/
!tree ./datasets/mindspore_dataset_loading/

./datasets/mindspore_dataset_loading/
├── test.mindrecord
└── test.mindrecord.db

0 directories, 2 files

下面的样例通过MindDataset接口加载MindRecord文件，并展示已加载数据的标签。

[4]:

import mindspore.dataset as ds

DATA_FILE = ["./datasets/mindspore_dataset_loading/test.mindrecord"]
mindrecord_dataset = ds.MindDataset(DATA_FILE)

for data in mindrecord_dataset.create_dict_iterator(output_numpy=True):
    print(data.keys())

dict_keys(['chinese', 'english'])
dict_keys(['chinese', 'english'])
dict_keys(['chinese', 'english'])

Manifest数据格式

Manifest是华为ModelArts支持的数据格式文件，详细说明请参见Manifest文档。

本次示例需下载测试数据test_manifest.zip并将其解压到指定位置，执行如下命令：

[5]:

!wget -N https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/test_manifest.zip
!unzip -o ./test_manifest.zip -d ./datasets/mindspore_dataset_loading/test_manifest/
!tree ./datasets/mindspore_dataset_loading/test_manifest/

./datasets/mindspore_dataset_loading/test_manifest/
├── eval
│   ├── 1.JPEG
│   └── 2.JPEG
├── test_manifest.json
└── train
    ├── 1.JPEG
    └── 2.JPEG

2 directories, 5 files

下面的样例通过ManifestDataset接口加载Manifest文件test_manifest.json，并展示已加载数据的标签。

[6]:

import mindspore.dataset as ds

DATA_FILE = "./datasets/mindspore_dataset_loading/test_manifest/test_manifest.json"
manifest_dataset = ds.ManifestDataset(DATA_FILE)

for data in manifest_dataset.create_dict_iterator():
    print(data["label"])

0
1

TFRecord数据格式

TFRecord是TensorFlow定义的一种二进制数据文件格式。

下面的样例通过TFRecordDataset接口加载TFRecord文件，并介绍了两种不同的数据集格式设定方案。

下载tfrecord测试数据test_tftext.zip并解压到指定位置，执行如下命令：

[7]:

!wget -N https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/test_tftext.zip
!unzip -o ./test_tftext.zip -d ./datasets/mindspore_dataset_loading/test_tfrecord/
!tree ./datasets/mindspore_dataset_loading/test_tfrecord/

./datasets/mindspore_dataset_loading/test_tfrecord/
└── test_tftext.tfrecord

0 directories, 1 file

传入数据集路径或TFRecord文件列表，本例使用test_tftext.tfrecord，创建TFRecordDataset对象。

[8]:

import mindspore.dataset as ds

DATA_FILE = "./datasets/mindspore_dataset_loading/test_tfrecord/test_tftext.tfrecord"
tfrecord_dataset = ds.TFRecordDataset(DATA_FILE)

for tf_data in tfrecord_dataset.create_dict_iterator():
    print(tf_data.keys())

dict_keys(['chinese', 'line', 'words'])
dict_keys(['chinese', 'line', 'words'])
dict_keys(['chinese', 'line', 'words'])

用户可以通过编写Schema文件或创建Schema对象，设定数据集格式及特征。
- 编写Schema文件
  
  将数据集格式和特征按JSON格式写入Schema文件。
- columns：列信息字段，需要根据数据集的实际列名定义。上面的示例中，数据集有三组数据，其列均为chinese、line和words。
  
  然后在创建TFRecordDataset时将Schema文件路径传入。

[9]:

import os
import json

data_json = {
    "columns": {
        "chinese": {
            "type": "uint8",
            "rank": 1
            },
        "line" : {
            "type": "int8",
            "rank": 1
            },
        "words" : {
            "type": "uint8",
            "rank": 0
            }
        }
    }

if not os.path.exists("dataset_schema_path"):
    os.mkdir("dataset_schema_path")
SCHEMA_DIR = "dataset_schema_path/schema.json"
with open(SCHEMA_DIR, "w") as f:
    json.dump(data_json,f,indent=4)

tfrecord_dataset = ds.TFRecordDataset(DATA_FILE, schema=SCHEMA_DIR)

for tf_data in tfrecord_dataset.create_dict_iterator():
    print(tf_data.values())

dict_values([Tensor(shape=[57], dtype=UInt8, value= [230, 177, 159, 229, 183, 158, 229, 184, 130, 233, 149, 191, 230, 177, 159, 229, 164, 167, 230, 161, 165, 229, 143, 130,
 229, 138, 160, 228, 186, 134, 233, 149, 191, 230, 177, 159, 229, 164, 167, 230, 161, 165, 231, 154, 132, 233, 128, 154,
 232, 189, 166, 228, 187, 170, 229, 188, 143]), Tensor(shape=[22], dtype=Int8, value= [ 71, 111, 111, 100,  32, 108, 117,  99, 107,  32, 116, 111,  32, 101, 118, 101, 114, 121, 111, 110, 101,  46]), Tensor(shape=[32], dtype=UInt8, value= [229, 165, 179,  32,  32,  32,  32,  32,  32,  32,  32,  32,  32,  32,  32,  32, 101, 118, 101, 114, 121, 111, 110, 101,
  99,  32,  32,  32,  32,  32,  32,  32])])
dict_values([Tensor(shape=[12], dtype=UInt8, value= [231, 148, 183, 233, 187, 152, 229, 165, 179, 230, 179, 170]), Tensor(shape=[19], dtype=Int8, value= [ 66, 101,  32, 104,  97, 112, 112, 121,  32, 101, 118, 101, 114, 121,  32, 100,  97, 121,  46]), Tensor(shape=[20], dtype=UInt8, value= [ 66, 101,  32,  32,  32, 104,  97, 112, 112, 121, 100,  97, 121,  32,  32,  98,  32,  32,  32,  32])])
dict_values([Tensor(shape=[48], dtype=UInt8, value= [228, 187, 138, 229, 164, 169, 229, 164, 169, 230, 176, 148, 229, 164, 170, 229, 165, 189, 228, 186, 134, 230, 136, 145,
 228, 187, 172, 228, 184, 128, 232, 181, 183, 229, 142, 187, 229, 164, 150, 233, 157, 162, 231, 142, 169, 229, 144, 167
 ]), Tensor(shape=[20], dtype=Int8, value= [ 84, 104, 105, 115,  32, 105, 115,  32,  97,  32, 116, 101, 120, 116,  32, 102, 105, 108, 101,  46]), Tensor(shape=[16], dtype=UInt8, value= [ 84, 104, 105, 115, 116, 101, 120, 116, 102, 105, 108, 101,  97,  32,  32,  32])])

创建Schema对象

创建Schema对象，为其添加自定义字段，然后在创建数据集对象时传入。

[10]:

from mindspore import dtype as mstype
schema = ds.Schema()
schema.add_column('chinese', de_type=mstype.uint8)
schema.add_column('line', de_type=mstype.uint8)
tfrecord_dataset = ds.TFRecordDataset(DATA_FILE, schema=schema)

for tf_data in tfrecord_dataset.create_dict_iterator():
    print(tf_data)

{'chinese': Tensor(shape=[12], dtype=UInt8, value= [231, 148, 183, 233, 187, 152, 229, 165, 179, 230, 179, 170]), 'line': Tensor(shape=[19], dtype=UInt8, value= [ 66, 101,  32, 104,  97, 112, 112, 121,  32, 101, 118, 101, 114, 121,  32, 100,  97, 121,  46])}
{'chinese': Tensor(shape=[48], dtype=UInt8, value= [228, 187, 138, 229, 164, 169, 229, 164, 169, 230, 176, 148, 229, 164, 170, 229, 165, 189, 228, 186, 134, 230, 136, 145,
 228, 187, 172, 228, 184, 128, 232, 181, 183, 229, 142, 187, 229, 164, 150, 233, 157, 162, 231, 142, 169, 229, 144, 167
 ]), 'line': Tensor(shape=[20], dtype=UInt8, value= [ 84, 104, 105, 115,  32, 105, 115,  32,  97,  32, 116, 101, 120, 116,  32, 102, 105, 108, 101,  46])}
{'chinese': Tensor(shape=[57], dtype=UInt8, value= [230, 177, 159, 229, 183, 158, 229, 184, 130, 233, 149, 191, 230, 177, 159, 229, 164, 167, 230, 161, 165, 229, 143, 130,
 229, 138, 160, 228, 186, 134, 233, 149, 191, 230, 177, 159, 229, 164, 167, 230, 161, 165, 231, 154, 132, 233, 128, 154,
 232, 189, 166, 228, 187, 170, 229, 188, 143]), 'line': Tensor(shape=[22], dtype=UInt8, value= [ 71, 111, 111, 100,  32, 108, 117,  99, 107,  32, 116, 111,  32, 101, 118, 101, 114, 121, 111, 110, 101,  46])}

对比上述中的步骤2和步骤3，可以看出：

步骤	chinese	line	words
2	UInt8	Int8	UInt8
3	UInt8	UInt8

示例步骤2中的columns中数据由chinese（UInt8）、line（Int8）和words（UInt8）变为了示例步骤3中的chinese（UInt8）、line（UInt8），通过Schema对象，设定数据集的数据类型和特征，使得列中的数据类型和特征相应改变了。

NumPy数据格式

如果所有数据已经读入内存，可以直接使用NumpySlicesDataset类将其加载。

下面的样例分别介绍了通过NumpySlicesDataset加载arrays数据、 list数据和dict数据的方式。

加载NumPy arrays数据

[11]:

import numpy as np
import mindspore.dataset as ds

np.random.seed(6)
features, labels = np.random.sample((4, 2)), np.random.sample((4, 1))

data = (features, labels)
dataset = ds.NumpySlicesDataset(data, column_names=["col1", "col2"], shuffle=False)

for np_arr_data in dataset:
    print(np_arr_data[0], np_arr_data[1])

[0.89286015 0.33197981] [0.33540785]
[0.82122912 0.04169663] [0.62251943]
[0.10765668 0.59505206] [0.43814143]
[0.52981736 0.41880743] [0.73588211]

加载Python list数据

[12]:

import mindspore.dataset as ds

data1 = [[1, 2], [3, 4]]

dataset = ds.NumpySlicesDataset(data1, column_names=["col1"], shuffle=False)

for np_list_data in dataset:
    print(np_list_data[0])

[1 2]
[3 4]

加载Python dict数据

[13]:

import mindspore.dataset as ds

data1 = {"a": [1, 2], "b": [3, 4]}

dataset = ds.NumpySlicesDataset(data1, column_names=["col1", "col2"], shuffle=False)

for np_dic_data in dataset.create_dict_iterator():
    print(np_dic_data)

{'col1': Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 1), 'col2': Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 3)}
{'col1': Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 2), 'col2': Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 4)}

CSV数据格式

下面的样例通过CSVDataset加载CSV格式数据集文件，并展示了已加载数据的keys。

下载测试数据test_csv.zip并解压到指定位置，执行如下命令：

[14]:

!wget -N https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/test_csv.zip
!unzip -o ./test_csv.zip -d ./datasets/mindspore_dataset_loading/test_csv/
!tree ./datasets/mindspore_dataset_loading/test_csv/

./datasets/mindspore_dataset_loading/test_csv/
├── test1.csv
└── test2.csv

0 directories, 2 files

传入数据集路径或CSV文件列表，Text格式数据集文件的加载方式与CSV文件类似。

[15]:

import mindspore.dataset as ds

DATA_FILE = ["./datasets/mindspore_dataset_loading/test_csv/test1.csv","./datasets/mindspore_dataset_loading/test_csv/test2.csv"]
csv_dataset = ds.CSVDataset(DATA_FILE)

for csv_data in csv_dataset.create_dict_iterator(output_numpy=True):
    print(csv_data.keys())

dict_keys(['a', 'b', 'c', 'd'])
dict_keys(['a', 'b', 'c', 'd'])
dict_keys(['a', 'b', 'c', 'd'])
dict_keys(['a', 'b', 'c', 'd'])

自定义数据集加载

对于目前MindSpore不支持直接加载的数据集，可以通过构造GeneratorDataset对象实现自定义方式的加载，或者将其转换成MindRecord数据格式。下面分别展示几种不同的自定义数据集加载方法，为了便于对比，生成的随机数据保持相同。

构造数据集生成函数

构造生成函数定义数据返回方式，再使用此函数构建自定义数据集对象。此方法适用于简单场景。

[16]:

import numpy as np
import mindspore.dataset as ds

np.random.seed(58)
data = np.random.sample((5, 2))
label = np.random.sample((5, 1))

def GeneratorFunc():
    for i in range(5):
        yield (data[i], label[i])

dataset = ds.GeneratorDataset(GeneratorFunc, ["data", "label"])

for item in dataset.create_dict_iterator():
    print(item["data"], item["label"])

[0.36510558 0.45120592] [0.78888122]
[0.49606035 0.07562207] [0.38068183]
[0.57176158 0.28963401] [0.16271622]
[0.30880446 0.37487617] [0.54738768]
[0.81585667 0.96883469] [0.77994068]

构造可迭代的数据集类

构造数据集类实现__iter__和__next__方法，再使用此类的对象构建自定义数据集对象。相比于直接定义生成函数，使用数据集类能够实现更多的自定义功能。

[17]:

import numpy as np
import mindspore.dataset as ds

class IterDatasetGenerator:
    def __init__(self):
        np.random.seed(58)
        self.__index = 0
        self.__data = np.random.sample((5, 2))
        self.__label = np.random.sample((5, 1))

    def __next__(self):
        if self.__index >= len(self.__data):
            raise StopIteration
        else:
            item = (self.__data[self.__index], self.__label[self.__index])
            self.__index += 1
            return item

    def __iter__(self):
        self.__index = 0
        return self

    def __len__(self):
        return len(self.__data)

dataset_generator = IterDatasetGenerator()
dataset = ds.GeneratorDataset(dataset_generator, ["data", "label"], shuffle=False)

for data in dataset.create_dict_iterator():
    print(data["data"], data["label"])

[0.36510558 0.45120592] [0.78888122]
[0.49606035 0.07562207] [0.38068183]
[0.57176158 0.28963401] [0.16271622]
[0.30880446 0.37487617] [0.54738768]
[0.81585667 0.96883469] [0.77994068]

构造可随机访问的数据集类

构造数据集类实现__getitem__方法，再使用此类的对象构建自定义数据集对象。此方法可以用于实现分布式训练。

[18]:

import numpy as np
import mindspore.dataset as ds

class GetDatasetGenerator:
    def __init__(self):
        np.random.seed(58)
        self.__data = np.random.sample((5, 2))
        self.__label = np.random.sample((5, 1))

    def __getitem__(self, index):
        return (self.__data[index], self.__label[index])

    def __len__(self):
        return len(self.__data)

dataset_generator = GetDatasetGenerator()
dataset = ds.GeneratorDataset(dataset_generator, ["data", "label"], shuffle=False)

for data in dataset.create_dict_iterator():
    print(data["data"], data["label"])

[0.36510558 0.45120592] [0.78888122]
[0.49606035 0.07562207] [0.38068183]
[0.57176158 0.28963401] [0.16271622]
[0.30880446 0.37487617] [0.54738768]
[0.81585667 0.96883469] [0.77994068]

如果用户希望实现分布式训练，则需要在此方式的基础上，在采样器类中实现__iter__方法，每次返回采样数据的索引。需要补充的代码如下：

[19]:

import math

class MySampler():
    def __init__(self, dataset, local_rank, world_size):
        self.__num_data = len(dataset)
        self.__local_rank = local_rank
        self.__world_size = world_size
        self.samples_per_rank = int(math.ceil(self.__num_data / float(self.__world_size)))
        self.total_num_samples = self.samples_per_rank * self.__world_size

    def __iter__(self):
        indices = list(range(self.__num_data))
        indices.extend(indices[:self.total_num_samples-len(indices)])
        indices = indices[self.__local_rank:self.total_num_samples:self.__world_size]
        return iter(indices)

    def __len__(self):
        return self.samples_per_rank

dataset_generator = GetDatasetGenerator()
sampler = MySampler(dataset_generator, local_rank=0, world_size=2)
dataset = ds.GeneratorDataset(dataset_generator, ["data", "label"], shuffle=False, sampler=sampler)

for data in dataset.create_dict_iterator():
    print(data["data"], data["label"])

[0.36510558 0.45120592] [0.78888122]
[0.57176158 0.28963401] [0.16271622]
[0.81585667 0.96883469] [0.77994068]