mindspore.dataset.CSVDataset ============================= .. py:class:: mindspore.dataset.CSVDataset(dataset_files, field_delim=',', column_defaults=None, column_names=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, cache=None) 读取和解析CSV数据文件构建数据集。生成的数据集的列名和列类型取决于输入的CSV文件。 参数: - **dataset_files** (Union[str, list[str]]) - 数据集文件路径,支持单文件路径字符串、多文件路径字符串列表或可被glob库模式匹配的字符串,文件列表将在内部进行字典排序。 - **field_delim** (str, 可选) - 指定用于分隔字段的分隔符。默认值:','。 - **column_defaults** (list, 可选) - 指定每个数据列的数据类型,有效的类型包括float、int或string。默认值:None,不指定。如果未指定该参数,则所有列的数据类型将被视为string。 - **column_names** (list[str], 可选) - 指定数据集生成的列名。默认值:None,不指定。如果未指定该列表,则将CSV文件首行提供的字段作为列名生成。 - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值:None,读取全部样本。 - **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** (Union[bool, Shuffle], 可选) - 每个epoch中数据混洗的模式,支持传入bool类型与枚举类型进行指定。默认值:mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL。 如果 `shuffle` 为False,则不混洗,如果 `shuffle` 为True,等同于将 `shuffle` 设置为mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL。 通过传入枚举变量设置数据混洗的模式: - **Shuffle.GLOBAL**:混洗文件和文件中的数据。 - **Shuffle.FILES**:仅混洗文件。 - **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。 异常: - **RuntimeError** - `dataset_files` 参数所指向的文件无效或不存在。 - **ValueError** - `field_delim` 参数无效。 - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。 - **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。 - **ValueError** - `shard_id` 参数错误,小于0或者大于等于 `num_shards` 。 .. include:: mindspore.dataset.api_list_nlp.txt