mindspore.dataset.SequentialSampler

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class mindspore.dataset.SequentialSampler(start_index=None, num_samples=None)[源代码]

按数据集的读取顺序采样数据集样本,相当于不使用采样器。

参数:
  • start_index (int, 可选) - 采样的起始样本ID。默认值: None ,从数据集第一个样本开始采样。

  • num_samples (int, 可选) - 获取的样本数,可用于部分获取采样得到的样本。默认值: None ,获取采样到的所有样本。

异常:
  • TypeError - start_index 的类型不是int。

  • TypeError - num_samples 的类型不是int。

  • RuntimeError - start_index 为负值。

  • ValueError - num_samples 为负值。

样例:

>>> import mindspore.dataset as ds
>>> # creates a SequentialSampler
>>> sampler = ds.SequentialSampler()
>>> dataset = ds.ImageFolderDataset(image_folder_dataset_dir,
...                                 num_parallel_workers=8,
...                                 sampler=sampler)
add_child(sampler)

为给定采样器添加子采样器。子采样器接收父采样器输出数据作为输入,并应用其采样逻辑返回新的采样结果。

参数:

样例:

>>> import mindspore.dataset as ds
>>> sampler = ds.SequentialSampler(start_index=0, num_samples=3)
>>> sampler.add_child(ds.RandomSampler(num_samples=4))
>>> dataset = ds.Cifar10Dataset(cifar10_dataset_dir, sampler=sampler)
get_child()

获取给定采样器的子采样器。

返回:

Sampler,给定采样器的子采样器。

样例:

>>> import mindspore.dataset as ds
>>> sampler = ds.SequentialSampler(start_index=0, num_samples=3)
>>> sampler.add_child(ds.RandomSampler(num_samples=2))
>>> child_sampler = sampler.get_child()
get_num_samples()

获取当前采样器实例的 num_samples 参数值。此参数在定义Sampler时,可以选择性传入(默认为 None )。此方法将返回num_samples的值。如果当前采样器有子采样器,会继续访问子采样器,并根据一定的规则处理获取值。

下表显示了各种可能的组合,以及最终返回的结果。

子采样器

num_samples

child_samples

结果

T

x

y

min(x, y)

T

x

None

x

T

None

y

y

T

None

None

None

None

x

n/a

x

None

None

n/a

None

返回:

int,样本数,可为None。

样例:

>>> import mindspore.dataset as ds
>>> sampler = ds.SequentialSampler(start_index=0, num_samples=3)
>>> num_samplers = sampler.get_num_samples()