mindspore.dataset
该模块提供了加载和处理各种通用数据集的API,如MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100、VOC、COCO、ImageNet、CelebA、CLUE等, 也支持加载业界标准格式的数据集,包括MindRecord、TFRecord、Manifest等。此外,用户还可以使用此模块定义和加载自己的数据集。
该模块还提供了在加载时进行数据采样的API,如SequentialSample、RandomSampler、DistributedSampler等。
大多数数据集可以通过指定参数 cache 启用缓存服务,以提升整体数据处理效率。 请注意Windows平台上还不支持缓存服务,因此在Windows上加载和处理数据时,请勿使用。更多介绍和限制, 请参考 Single-Node Tensor Cache。
在API示例中,常用的模块导入方法如下:
import mindspore.dataset as ds
from mindspore.dataset.transforms import c_transforms
常用数据集术语说明如下:
Dataset,所有数据集的基类,提供了数据处理方法来帮助预处理数据。
SourceDataset,一个抽象类,表示数据集管道的来源,从文件和数据库等数据源生成数据。
MappableDataset,一个抽象类,表示支持随机访问的源数据集。
Iterator,用于枚举元素的数据集迭代器的基类。
视觉
读取和解析Caltech101数据集的源文件构建数据集。 |
|
读取和解析Caltech256数据集的源文件构建数据集。 |
|
读取和解析CelebA数据集的源文件构建数据集。 |
|
读取和解析CIFAR-10数据集的源文件构建数据集。 |
|
读取和解析CIFAR-100数据集的源文件构建数据集。 |
|
读取和解析Cityscapes数据集的源文件构建数据集。 |
|
读取和解析COCO数据集的源文件构建数据集。 |
|
读取和解析DIV2K数据集的源文件构建数据集。 |
|
A source dataset that reads and parses the EMNIST dataset. |
|
A source dataset for generating fake images. |
|
A source dataset that reads and parses the FASHION-MNIST dataset. |
|
A source dataset that reads and parses Flickr8k and Flickr30k dataset. |
|
A source dataset that reads and parses Flowers102 dataset. |
|
从树状结构的文件目录中读取图片构建源数据集,同一个文件夹中的所有图片将被分配相同的label。 |
|
A source dataset that reads and parses the KMNIST dataset. |
|
读取和解析Manifest数据文件构建数据集。 |
|
读取和解析MNIST数据集的源文件构建数据集。 |
|
A source dataset that reads and parses the PhotoTour dataset. |
|
A source dataset that reads and parses the Places365 dataset. |
|
A source dataset that reads and parses the QMNIST dataset. |
|
A source dataset that reads and parses Semantic Boundaries Dataset. |
|
A source dataset that reads and parses the SBU dataset. |
|
A source dataset that reads and parses Semeion dataset. |
|
A source dataset that reads and parses STL10 dataset. |
|
A source dataset that reads and parses SVHN dataset. |
|
A source dataset that reads and parses the USPS dataset. |
|
读取和解析VOC数据集的源文件构建数据集。 |
|
A source dataset that reads and parses WIDERFace dataset. |
文本
A source dataset that reads and parses AG News datasets. |
|
A source dataset that reads and parses Amazon Review Polarity and Amazon Review Full datasets. |
|
读取和解析CLUE数据集的源文件构建数据集。 |
|
A source dataset that reads and parses CoNLL2000 dataset. |
|
A source dataset that reads and parses the DBpedia dataset. |
|
A source dataset that reads and parses EnWik9 dataset. |
|
A source dataset that reads and parses Internet Movie Database (IMDb). |
|
A source dataset that reads and parses IWSLT2016 datasets. |
|
A source dataset that reads and parses IWSLT2017 datasets. |
|
A source dataset that reads and parses PennTreebank datasets. |
|
A source dataset that reads and parses Sogou News dataset. |
|
读取和解析文本文件构建数据集。 |
|
A source dataset that reads and parses UDPOS dataset. |
|
A source dataset that reads and parses WikiText2 and WikiText103 datasets. |
|
A source dataset that reads and parses the YahooAnswers dataset. |
|
A source dataset that reads and parses Yelp Review Polarity and Yelp Review Full dataset. |
音频
A source dataset that reads and parses LJSpeech dataset. |
|
A source dataset that reads and parses the SpeechCommands dataset. |
|
A source dataset that reads and parses Tedlium dataset. |
|
A source dataset that reads and parses the YesNo dataset. |
标准格式
读取和解析CSV数据文件构建数据集。 |
|
读取和解析MindRecord数据文件构建数据集。 |
|
读取和解析存放在华为云OBS、Minio以及AWS S3等云存储上的MindRecord格式数据集。 |
|
读取和解析TFData格式的数据文件构建数据集。 |
用户自定义
自定义Python数据源,通过迭代该数据源构造数据集。 |
|
由Python数据构建数据集。 |
|
由用户提供的填充数据构建数据集。 |
|
A source dataset that generates random data. |
图
从共享文件或数据库中读取用于GNN训练的图数据集。 |
采样器
分布式采样器,将数据集进行分片用于分布式训练。 |
|
为数据集中每P个类别各采样K个样本。 |
|
随机采样器。 |
|
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。 |
|
给定样本的索引序列,从序列中随机获取索引对数据集进行采样。 |
|
给定样本的索引序列,对数据集采样指定索引的样本。 |
|
给定样本的权重列表,根据权重决定样本的采样概率,随机采样[0,len(weights) - 1]中的样本。 |
其他
此类提供了两种方法获取数据集的批处理数量(batch size)和迭代数(epoch)属性。 |
|
创建数据缓存客户端实例。 |
|
数据处理回调类的抽象基类,用户可以基于此类实现自己的回调操作。 |
|
指定图数据采样策略的枚举类。 |
|
用于解析和存储数据列属性的类。 |
|
指定混洗模式的枚举类。 |
|
阻塞式数据处理回调类的抽象基类,用于与训练回调类 mindspore.train.callback 的同步。 |
|
通过API get_all_neighbors 获取所有相邻节点时,指定节点的存储格式。 |
|
比较两个数据处理管道是否相同。 |
|
数据处理管道反序列化,支持输入Python字典或使用 mindspore.dataset.serialize() 接口生成的JSON文件。 |
|
将数据处理管道序列化成JSON文件。 |
|
将数据处理管道图写入MindSpore的INFO级别日志文件。 |
|
等待所有的卡需要的数据集文件下载完成。 |
|
使用给定的边界框和类别置信度绘制图像。 |
|
将多个dataset对象按列进行合并压缩。 |