mindspore.dataset.ManifestDataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.ManifestDataset(dataset_file, usage='train', num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, sampler=None, class_indexing=None, decode=False, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)

    读取和解析Manifest数据文件构建数据集。

    生成的数据集有两列： `[image, label]` 。 `image` 列的数据类型为uint8类型。 `label` 列的数据类型为uint64类型。

    **参数：**

    - **dataset_file** (str) - 数据集文件的目录路径。
    - **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为'train'、'eval' 或 'inference'，默认值：'train'。
    - **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，读取全部样本图片。
    - **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。
    - **class_indexing** (dict, 可选) - 指定一个从label名称到label索引的映射，要求映射规则为string到int。索引值从0开始，并且要求每个label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 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/r1.8/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。

    **异常：**

    - **RuntimeError** - `dataset_files` 路径下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

    .. include:: mindspore.dataset.Dataset.add_sampler.txt

    .. include:: mindspore.dataset.Dataset.txt

    .. include:: mindspore.dataset.Dataset.b.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