mindspore.dataset.FakeImageDataset ================================== .. py:class:: mindspore.dataset.FakeImageDataset(num_images=1000, image_size=(224, 224, 3), num_classes=10, base_seed=0, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None) 生成虚假图像构建数据集。 生成的数据集有两列: `[image, label]` 。 `image` 列的数据类型为uint8。 `label` 列的数据类型为uint32。 参数: - **num_images** (int, 可选) - 要生成的虚假图像数。默认值:1000。 - **image_size** (tuple, 可选) - 虚假图像的尺寸。默认值:(224, 224, 3)。 - **num_classes** (int, 可选) - 数据集的类别数。默认值:10。 - **base_seed** (int, 可选) - 生成随机图像的随机种子。默认值:0。 - **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。 - **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** - 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。 - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。 - **ValueError** - `shard_id` 参数错误,小于0或者大于等于 `num_shards` 。 .. note:: 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.api_list_vision.txt