mindspore.dataset.WikiTextDataset ================================= .. 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.WikiTextDataset.rst :alt: 查看源文件 .. py:class:: mindspore.dataset.WikiTextDataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, cache=None) WikiText2和WikiText103数据集。 生成的数据集有一列 `[text]` ,数据类型为string。 参数: - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。 - **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集,可取值为 ``'train'`` 、 ``'test'`` 、 ``'valid'`` 或 ``'all'`` 。默认值: ``None`` ,读取全部样本。 - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值: ``None`` ,读取全部样本。 - **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** (Union[bool, :class:`~.dataset.Shuffle`], 可选) - 每个epoch中数据混洗的模式,支持传入bool类型与枚举类型进行指定。默认值: ``Shuffle.GLOBAL`` 。 如果 `shuffle` 为 ``False`` ,则不混洗,如果 `shuffle` 为 ``True`` ,等同于将 `shuffle` 设置为 ``mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL`` 。 通过传入枚举变量设置数据混洗的模式: - ``Shuffle.GLOBAL`` :混洗文件和样本。 - ``Shuffle.FILES`` :仅混洗文件。 - **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** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。 - **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** - 如果 `shard_id` 取值不在[0, `num_shards` )范围。 - **ValueError** - `num_samples` 参数值错误,小于0。 - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。 教程样例: - `使用数据Pipeline加载 & 处理数据集 `_ **关于WikiText数据集:** WikiText数据集是一个包含1亿字的英语词典。 这些样本术语来自维基百科的高级和基础文章,包括Wikitext2和Wikitext103的版本。 对于WikiText2,分别在wiki.train.tokens中有36718个样本,在wiki.test.tokens中有4358个样本,在wiki.valid.tokens中有3760个样本。 对于WikiText103,分别在wiki.train.tokens中有1801350个样本,wiki.test.tokens中的4358个样本,Wiki.valid.tokens中的3760个样本。 以下是原始的WikiText数据集结构。可以将数据集文件解压缩到此目录结构中,并由MindSpore的API读取。 .. code-block:: . └── WikiText2/WikiText103 ├── wiki.train.tokens ├── wiki.test.tokens ├── wiki.valid.tokens **引用:** .. code-block:: @article{merity2016pointer, title={Pointer sentinel mixture models}, author={Merity, Stephen and Xiong, Caiming and Bradbury, James and Socher, Richard}, journal={arXiv preprint arXiv:1609.07843}, year={2016} } .. include:: mindspore.dataset.api_list_nlp.txt