mindspore.dataset.Dataset.split

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mindspore.dataset.Dataset.split(sizes, randomize=True)[源代码]

将数据集拆分为多个不重叠的子数据集。

参数：

  • sizes (Union[list[int], list[float]]) - 如果指定了一列整数[s1, s2, …, sn]，数据集将被拆分为n个大小为s1、s2、…、sn的数据集。如果所有输入大小的总和不等于原始数据集大小，则报错。如果指定了一列浮点数[f1, f2, …, fn]，则所有浮点数必须介于0和1之间，并且总和必须为1，否则报错。数据集将被拆分为n个大小为round(f1*K)、round(f2*K)、…、round(fn*K)的数据集，其中K是原始数据集的大小。 如果round四舍五入计算后：

    • 任何子数据集的的大小等于0，都将发生错误。

    • 如果子数据集大小的总和小于K，K - sigma(round(fi * k))的值将添加到第一个子数据集，sigma为求和操作。

    • 如果子数据集大小的总和大于K，sigma(round(fi * K)) - K的值将从第一个足够大的子数据集中删除，且删除后的子数据集大小至少大于1。

  • randomize (bool, 可选) - 确定是否随机拆分数据。默认值： True ，数据集将被随机拆分。否则将按顺序拆分为多个不重叠的子数据集。

说明

  1. 如果进行拆分操作的数据集对象为MappableDataset类型，则将自动调用一个优化后的split操作。

  2. 如果进行split操作，则不应对数据集对象进行分片操作（如指定num_shards或使用 mindspore.dataset.DistributedSampler ）。相反，如果创建一个 mindspore.dataset.DistributedSampler ，并在split操作拆分后的子数据集对象上进行分片操作，强烈建议在每个子数据集上设置相同的种子，否则每个分片可能不是同一个子数据集的一部分（请参见示例）。

  3. 强烈建议不要对数据集进行混洗，而是使用随机化（ randomize 为 True ）。对数据集进行混洗的结果具有不确定性，每个拆分后的子数据集中的数据在每个epoch可能都不同。

异常：

  • RuntimeError - 数据集对象不支持 get_dataset_size 或者 get_dataset_size 返回None。

  • RuntimeError - sizes 是list[int]，并且 sizes 中所有元素的总和不等于数据集大小。

  • RuntimeError - sizes 是list[float]，并且计算后存在大小为0的拆分子数据集。

  • RuntimeError - 数据集对象在调用拆分之前已进行分片。

  • ValueError - sizes 是list[float]，且并非所有float数值都在0和1之间，或者float数值的总和不等于1。

返回：

Tuple[Dataset]，从原数据集拆分出的新数据集构成的元组。

样例：

>>> # Split the data into train part and test part.
>>> import mindspore.dataset as ds
>>> dataset = ds.GeneratorDataset([i for i in range(10)], "column1")
>>> train_dataset, test_dataset = dataset.split([0.9, 0.1])