mindspore.dataset.ImageFolderDataset ===================================== .. py:class:: mindspore.dataset.ImageFolderDataset(dataset_dir, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, sampler=None, extensions=None, class_indexing=None, decode=False, num_shards=None, shard_id=None, cache=None, decrypt=None) 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。 生成的数据集有两列:`[image, label]`。`image` 列的数据类型为uint8,`label` 列的数据类型为uint32。 **参数:** - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录的路径。 - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数,可以小于数据集总数。默认值:None,全部样本图片。 - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值:None,使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。 - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值:None,下表中会展示不同参数配置的预期行为。 - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器,默认值:None,下表中会展示不同配置的预期行为。 - **extensions** (list[str], 可选) - 指定文件的扩展名,仅读取与指定扩展名匹配的文件到数据集中,默认值:None。 - **class_indexing** (dict, 可选) - 指定文件夹名称到label索引的映射,要求映射规则为string到int。文件夹名称将按字母顺序排列,索引值从0开始,并且要求每个文件夹名称对应的索引值唯一。默认值:None,不指定。 - **decode** (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作,默认值:False,不解码。 - **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** (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。 - **decrypt** (callable, 可选) - 图像解密函数,接受加密的图片路径并返回bytes类型的解密数据。默认值:None,不进行解密。 **异常:** - **RuntimeError** - `dataset_dir` 不包含任何数据文件。 - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。 - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。 - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。 - **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。 - **RuntimeError** - `class_indexing` 参数的类型不是dict。 - **ValueError** - `shard_id` 参数值错误(小于0或者大于等于 `num_shards` )。 .. note:: - 如果 `decode` 参数的值为False,则得到的 `image` 列的shape为[undecoded_image_size],如果为True则 `image` 列的shape为[H,W,C]。 - 此数据集可以指定参数 `sampler` ,但参数 `sampler` 和参数 `shuffle` 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。 .. list-table:: 配置 `sampler` 和 `shuffle` 的不同组合得到的预期排序结果 :widths: 25 25 50 :header-rows: 1 * - 参数 `sampler` - 参数 `shuffle` - 预期数据顺序 * - None - None - 随机排列 * - None - True - 随机排列 * - None - False - 顺序排列 * - `sampler` 实例 - None - 由 `sampler` 行为定义的顺序 * - `sampler` 实例 - True - 不允许 * - `sampler` 实例 - False - 不允许 **关于ImageFolderDataset:** 您可以将图片数据文件构建成如下目录结构,并通过MindSpore的API进行读取。 .. code-block:: . └── image_folder_dataset_directory ├── class1 │ ├── 000000000001.jpg │ ├── 000000000002.jpg │ ├── ... ├── class2 │ ├── 000000000001.jpg │ ├── 000000000002.jpg │ ├── ... ├── class3 │ ├── 000000000001.jpg │ ├── 000000000002.jpg │ ├── ... ├── classN ├── ... .. include:: mindspore.dataset.Dataset.add_sampler.txt .. include:: mindspore.dataset.Dataset.txt .. include:: mindspore.dataset.Dataset.d.txt .. include:: mindspore.dataset.Dataset.e.txt .. include:: mindspore.dataset.Dataset.f.txt .. include:: mindspore.dataset.Dataset.save.txt .. include:: mindspore.dataset.Dataset.g.txt .. include:: mindspore.dataset.Dataset.use_sampler.txt .. include:: mindspore.dataset.Dataset.zip.txt