转换数据集为MindRecord

  

概述

用户可以将非标准的数据集和常用的数据集转换为MindSpore数据格式，即MindRecord，从而方便地加载到MindSpore中进行训练。同时，MindSpore在部分场景做了性能优化，使用MindRecord数据格式可以获得更好的性能体验。

MindSpore数据格式具备的特征如下：

1. 实现多变的用户数据统一存储、访问，训练数据读取更加简便。

2. 数据聚合存储，高效读取，且方便管理、移动。

3. 高效的数据编解码操作，对用户透明、无感知。

4. 可以灵活控制分区的大小，实现分布式训练。

mindspore数据格式的目标是归一化用户的数据集，并进一步通过MindDataset（详细使用方法参考API）实现数据的读取，并用于训练过程。

基本概念

一个MindRecord文件由数据文件和索引文件组成，且数据文件及索引文件暂不支持重命名操作：

• 数据文件

  包含文件头、标量数据页、块数据页，用于存储用户归一化后的训练数据，且单个MindRecord文件建议小于20G，用户可将大数据集进行分片存储为多个MindRecord文件。

• 索引文件

  包含基于标量数据（如图像Label、图像文件名等）生成的索引信息，用于方便的检索、统计数据集信息。

数据文件主要由以下几个关键部分组成：

• 文件头

  文件头主要用来存储文件头大小、标量数据页大小、块数据页大小、Schema信息、索引字段、统计信息、文件分区信息、标量数据与块数据对应关系等，是MindRecord文件的元信息。

• 标量数据页

  标量数据页主要用来存储整型、字符串、浮点型数据，如图像的Label、图像的文件名、图像的长宽等信息，即适合用标量来存储的信息会保存在这里。

• 块数据页

  块数据页主要用来存储二进制串、Numpy数组等数据，如二进制图像文件本身、文本转换成的字典等。

将数据集转换为MindRecord

下面本教程将简单演示如何将图片数据及其标注转换为MindRecord格式。更多MindSpore数据格式转换说明，可参见编程指南中MindSpore数据格式转换章节。

示例一：展示如何将数据按照定义的数据集结构转换为MindRecord数据文件。

1. 导入文件写入工具类FileWriter。

from mindspore.mindrecord import FileWriter

2. 定义数据集结构文件Schema。

cv_schema_json = {"file_name": {"type": "string"}, "label": {"type": "int32"}, "data": {"type": "bytes"}}

Schema文件主要包含字段名name、字段数据类型type和字段各维度维数shape：

• 字段名：字段的引用名称，可以包含字母、数字和下划线。

• 字段数据类型：包含int32、int64、float32、float64、string、bytes。

• 字段维数：一维数组用[-1]表示，更高维度可表示为[m, n, …]，其中m、n为各维度维数。

如果字段有属性shape，则用户传入write_raw_data接口的数据必须为numpy.ndarray类型，对应数据类型必须为int32、int64、float32、float64。

3. 按照用户定义的Schema格式，准备需要写入的数据列表，此处传入的是图片数据的二进制流。

data = [{"file_name": "1.jpg", "label": 0, "data": b"\x10c\xb3w\xa8\xee$o&<q\x8c\x8e(\xa2\x90\x90\x96\xbc\xb1\x1e\xd4QER\x13?\xff\xd9"},
        {"file_name": "2.jpg", "label": 56, "data": b"\xe6\xda\xd1\xae\x07\xb8>\xd4\x00\xf8\x129\x15\xd9\xf2q\xc0\xa2\x91YFUO\x1dsE1\x1ep"},
        {"file_name": "3.jpg", "label": 99, "data": b"\xaf\xafU<\xb8|6\xbd}\xc1\x99[\xeaj+\x8f\x84\xd3\xcc\xa0,i\xbb\xb9-\xcdz\xecp{T\xb1\xdb"}]

4. 添加索引字段可以加速数据读取，该步骤非必选。

indexes = ["file_name", "label"]

5. 创建FileWriter对象，传入文件名及分片数量，然后添加Schema文件及索引，调用write_raw_data接口写入数据，最后调用commit接口生成本地数据文件。

writer = FileWriter(file_name="test.mindrecord", shard_num=4)
writer.add_schema(cv_schema_json, "test_schema")
writer.add_index(indexes)
writer.write_raw_data(data)
writer.commit()

MSRStatus.SUCCESS

该示例会生成test.mindrecord0、test.mindrecord0.db、test.mindrecord1、test.mindrecord1.db、test.mindrecord2、test.mindrecord2.db、test.mindrecord3、test.mindrecord3.db共8个文件，称为MindRecord数据集。test.mindrecord0和test.mindrecord0.db称为1个MindRecord文件，其中test.mindrecord0为数据文件，test.mindrecord0.db为索引文件。

接口说明：

• write_raw_data：将数据写入到内存之中。

• commit：将最终内存中的数据写入到磁盘。

6. 如果需要在现有数据格式文件中增加新数据，可以调用open_for_append接口打开已存在的数据文件，继续调用write_raw_data接口写入新数据，最后调用commit接口生成本地数据文件。

writer = FileWriter.open_for_append("test.mindrecord0")
writer.write_raw_data(data)
writer.commit()

MSRStatus.SUCCESS

示例二：将jpg格式的图片，按照示例一的方法，将其转换成MindRecord数据集。

下载需要处理的图片数据transform.jpg作为待处理的原始数据。

创建文件夹目录./datasets/convert_dataset_to_mindrecord/datas_to_mindrecord/用于存放本次体验中所有的转换数据集。

创建文件夹目录./datasets/convert_dataset_to_mindrecord/images/用于存放下载下来的图片数据。

在Jupyter Notebook中执行如下命令，完成下载。

!wget -N https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/transform.jpg --no-check-certificate
!mkdir -p ./datasets/convert_dataset_to_mindrecord/datas_to_mindrecord/
!mkdir -p ./datasets/convert_dataset_to_mindrecord/images/
!mv -f ./transform.jpg ./datasets/convert_dataset_to_mindrecord/images/
!tree ./datasets/convert_dataset_to_mindrecord/images/

./datasets/convert_dataset_to_mindrecord/images/
└── transform.jpg

0 directories, 1 file

执行以下代码，将下载的transform.jpg转换为MindRecord数据集。

# step 1 import class FileWriter
import os
from mindspore.mindrecord import FileWriter

# clean up old run files before in Linux
data_path = './datasets/convert_dataset_to_mindrecord/datas_to_mindrecord/'
os.system('rm -f {}test.*'.format(data_path))

# import FileWriter class ready to write data
data_record_path = './datasets/convert_dataset_to_mindrecord/datas_to_mindrecord/test.mindrecord'
writer = FileWriter(file_name=data_record_path,shard_num=4)

# define the data type
data_schema = {"file_name":{"type":"string"},"label":{"type":"int32"},"data":{"type":"bytes"}}
writer.add_schema(data_schema,"test_schema")

# prepeare the data contents
file_name = "./datasets/convert_dataset_to_mindrecord/images/transform.jpg"
with open(file_name, "rb") as f:
    bytes_data = f.read()
data = [{"file_name":"transform.jpg", "label":1, "data":bytes_data}]

# add index field
indexes = ["file_name","label"]
writer.add_index(indexes)

# save data to the files
writer.write_raw_data(data)
writer.commit()

MSRStatus.SUCCESS

该示例会生成8个文件，成为MindRecord数据集。test.mindrecord0和test.mindrecord0.db称为1个MindRecord文件，其中test.mindrecord0为数据文件，test.mindrecord0.db为索引文件，生成的文件如下所示：

!tree ./datasets/convert_dataset_to_mindrecord/datas_to_mindrecord/

./datasets/convert_dataset_to_mindrecord/datas_to_mindrecord/
├── test.mindrecord0
├── test.mindrecord0.db
├── test.mindrecord1
├── test.mindrecord1.db
├── test.mindrecord2
├── test.mindrecord2.db
├── test.mindrecord3
└── test.mindrecord3.db

0 directories, 8 files

读取MindRecord数据集

下面将简单演示如何通过MindDataset读取MindRecord数据集。

1. 导入读取类MindDataset。

import mindspore.dataset as ds

2. 首先使用MindDataset读取MindRecord数据集，然后对数据创建了字典迭代器，并通过迭代器读取了一条数据记录。

file_name = './datasets/convert_dataset_to_mindrecord/datas_to_mindrecord/test.mindrecord0'
# create MindDataset for reading data
define_data_set = ds.MindDataset(dataset_file=file_name)
# create a dictionary iterator and read a data record through the iterator
count = 0
for item in define_data_set.create_dict_iterator(output_numpy=True):
    print("sample: {}".format(item))
    count += 1
print("Got {} samples".format(count))

sample: {'data': array([255, 216, 255, ..., 159, 255, 217], dtype=uint8), 'file_name': array(b'transform.jpg', dtype='|S13'), 'label': array(1, dtype=int32)}
Got 1 samples