mindspore.dataset.Dataset.batch

mindspore.dataset.Dataset.batch(batch_size, drop_remainder=False, num_parallel_workers=None, **kwargs)

将数据集中连续 batch_size 条数据组合为一个批数据，并可通过可选参数 per_batch_map 指定组合前要进行的预处理操作。

batch 操作要求每列中的数据具有相同的shape。

执行流程参考下图：

说明

• 执行 repeat 和 batch 操作的先后顺序，会影响批处理数据的数量及 per_batch_map 的结果。建议在 batch 操作完成后执行 repeat 操作。

• 在静态图模式使用 数据下沉 时，网络输入的 Shape 应保持一致，此时应设置 drop_remainder 为 "True" 以丢弃最后一个不完整的批数据，或通过补充/删除样本以确保数据集大小能被 batch_size 整除。

参数：

• batch_size (Union[int, Callable]) - 指定每个批处理数据包含的数据条目。 如果 batch_size 为整型，则直接表示每个批处理数据大小； 如果为可调用对象，则可以通过自定义行为动态指定每个批处理数据大小，要求该可调用对象接收一个参数BatchInfo，返回一个整形代表批处理大小，用法请参考样例（3）。

• drop_remainder (bool, 可选) - 当最后一个批处理数据包含的数据条目小于 batch_size 时，是否将该批处理丢弃，不传递给下一个操作。默认值： False ，不丢弃。

• num_parallel_workers (int, 可选) - 指定 batch 操作的并发进程数/线程数（由参数 python_multiprocessing 决定当前为多进程模式或多线程模式）。 默认值： None ，使用全局默认线程数(8)，也可以通过 mindspore.dataset.config.set_num_parallel_workers() 配置全局线程数。

• **kwargs - 其他参数。

  • per_batch_map (Callable[[List[numpy.ndarray], …, List[numpy.ndarray], BatchInfo], (List[numpy.ndarray],…, List[numpy.ndarray])], 可选) - 可调用对象， 以(list[numpy.ndarray], …, list[numpy.ndarray], BatchInfo)作为输入参数， 处理后返回(list[numpy.ndarray], list[numpy.ndarray],…)作为新的数据列。输入参数中每个list[numpy.ndarray]代表给定数据列中的一批numpy.ndarray， list[numpy.ndarray]的个数应与 input_columns 中传入列名的数量相匹配，在返回的(list[numpy.ndarray], list[numpy.ndarray], …)中， list[numpy.ndarray]的个数应与输入相同，如果输出列数与输入列数不一致，则需要指定 output_columns 。该可调用对象的最后一个输入参数始终是BatchInfo， 用于获取数据集的信息，用法参考样例（2）。

  • input_columns (Union[str, list[str]], 可选) - 指定 batch 操作的输入数据列。 如果 per_batch_map 不为 None ，列表中列名的个数应与 per_batch_map 中包含的列数匹配。默认值： None ，不指定。

  • output_columns (Union[str, list[str]], 可选) - 指定 batch 操作的输出数据列。如果输入数据列与输入数据列的长度不相等，则必须指定此参数。 此列表中列名的数量必须与 per_batch_map 方法的返回值数量相匹配。默认值： None ，输出列将与输入列具有相同的名称。

  • python_multiprocessing (bool, 可选) - 是否启动Python多进程模式并行执行 per_batch_map ， True 意为Python多进程模式， False 意为Python多线程模式。如果 per_batch_map 是I/O密集型任务可以用多线程，CPU密集型任务建议使用多进程以避免GIL锁影响。默认值： False ，启用多线程模式。

  • max_rowsize (Union[int, list[int]], 可选) - 指定在多进程之间复制数据时，共享内存分配的基本单位，单位为MB，总占用的共享内存会随着 num_parallel_workers 和 mindspore.dataset.config.set_prefetch_size() 增加而变大。如果设置为 -1 ，共享内存将随数据大小动态分配。仅当 python_multiprocessing 为 True 时，该选项有效。如果是int值，代表 input_columns 和 output_columns 均使用该值为单位创建共享内存；如果是列表，第一个元素代表 input_columns 使用该值为单位创建共享内存，第二个元素代表 output_columns 使用该值为单位创建共享内存。默认值： None ，动态分配共享内存。

返回：

Dataset，应用了上述操作的新数据集对象。

样例：

>>> # 1) Create a dataset where every 5 rows are combined into a batch
>>> # and drops the last incomplete batch if there is one.
>>> import mindspore.dataset as ds
>>> from PIL import Image
>>>
>>> cifar10_dataset_dir = "/path/to/cifar10_dataset_directory"
>>> dataset = ds.Cifar10Dataset(dataset_dir=cifar10_dataset_dir, num_samples=10)
>>> dataset = dataset.batch(5, True)
>>>
>>> # 2) resize image according to its batch number, if it's 5-th batch, resize to (5^2, 5^2) = (25, 25)
>>> def np_resize(col, BatchInfo):
...     output = col.copy()
...     s = (BatchInfo.get_batch_num() + 1) ** 2
...     index = 0
...     for c in col:
...         img = Image.fromarray(c.astype('uint8')).convert('RGB')
...         img = img.resize((s, s))
...         output[index] = np.array(img)
...         index += 1
...     return (output,)
>>> dataset = dataset.batch(batch_size=8, input_columns=["image"], per_batch_map=np_resize)
>>>
>>> # 3) Create a dataset where its batch size is dynamic
>>> # Define a callable batch size function and let batch size increase 1 each time.
>>> def add_one(BatchInfo):
...     return BatchInfo.get_batch_num() + 1
>>> dataset = dataset.batch(batch_size=add_one, drop_remainder=True)