mindspore.dataset.FakeImageDataset ================================== .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.FakeImageDataset.rst :alt: 查看源文件 .. py:class:: mindspore.dataset.FakeImageDataset(num_images=1000, image_size=(224, 224, 3), num_classes=10, base_seed=0, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None) 生成虚假图像构建数据集。 生成的数据集有两列: `[image, label]` 。 `image` 列的数据类型为uint8。 `label` 列的数据类型为uint32。 参数: - **num_images** (int, 可选) - 要生成的虚假图像数。默认值: ``1000`` 。 - **image_size** (tuple, 可选) - 虚假图像的尺寸。默认值: ``(224, 224, 3)`` 。 - **num_classes** (int, 可选) - 数据集的类别数。默认值: ``10`` 。 - **base_seed** (int, 可选) - 生成随机图像的随机种子。默认值: ``0`` 。 - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数,可以小于数据集总数。默认值: ``None`` ,读取全部样本图片。 - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值: ``None`` ,使用全局默认线程数(8),也可以通过 :func:`mindspore.dataset.config.set_num_parallel_workers` 配置全局线程数。 - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值: ``None`` 。下表中会展示不同参数配置的预期行为。 - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器。默认值: ``None`` 。下表中会展示不同配置的预期行为。 - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数。默认值: ``None`` 。指定此参数后, `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。 - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号。默认值: ``None`` 。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。 - **cache** (:class:`~.dataset.DatasetCache`, 可选) - 单节点数据缓存服务,用于加快数据集处理,详情请阅读 `单节点数据缓存 `_ 。默认值: ``None`` ,不使用缓存。 异常: - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。 - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。 - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数,但是未指定 `shard_id` 参数。 - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数,但是未指定 `num_shards` 参数。 - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。 - **ValueError** - 如果 `shard_id` 取值不在[0, `num_shards` )范围。 教程样例: - `使用数据Pipeline加载 & 处理数据集 `_ .. note:: 入参 `num_samples` 、 `shuffle` 、 `num_shards` 、 `shard_id` 可用于控制数据集所使用的采样器,其与入参 `sampler` 搭配使用的效果如下。 .. include:: mindspore.dataset.sampler.txt :parser: reStructuredText .. include:: mindspore.dataset.api_list_vision.txt