mindspore.dataset.DBpediaDataset

class mindspore.dataset.DBpediaDataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)[源代码]

读取和解析DBpedia数据集的源数据集。

生成的数据集有三列 [class, title, content] ，三列的数据类型均为string。

参数：

dataset_dir (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
usage (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为 ‘train’， ‘test’或 ‘all’。 ‘train’将读取560,000个训练样本， ‘test’将读取70,000个测试样本中， ‘all’将读取所有630,000个样本。默认值：None，读取全部样本。
num_samples (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值：None，读取所有样本。
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：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：混洗文件和样本。
- 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_dir 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。
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 。

关于DBpedia数据集：

DBpedia数据集包括14个类，超过63万个文本样本，train.csv中有56万样本，test.csv中有7万测试样本。 14个不同的类别分别是：公司、教育学院、艺术家、运动员、文员，交通，建筑，自然场所，村庄，动物，植物，专辑，电影，书面工作。

以下是原始DBpedia数据集结构。可以将数据集文件解压缩到此目录结构中，并通过Mindspore的API读取。

.
└── dbpedia_dataset_dir
    ├── train.csv
    ├── test.csv
    ├── classes.txt
    └── readme.txt

引用：

@article{DBpedia,
title   = {DBPedia Ontology Classification Dataset},
author  = {Jens Lehmann, Robert Isele, Max Jakob, Anja Jentzsch, Dimitris Kontokostas,
        Pablo N. Mendes, Sebastian Hellmann, Mohamed Morsey, Patrick van Kleef,
            Sören Auer, Christian Bizer},
year    = {2015},
howpublished = {http://dbpedia.org}
}

样例：

>>> dbpedia_dataset_dir = "/path/to/dbpedia_dataset_directory"
>>>
>>> # 1) Read 3 samples from DBpedia dataset
>>> dataset = ds.DBpediaDataset(dataset_dir=dbpedia_dataset_dir, num_samples=3)
>>>
>>> # 2) Read train samples from DBpedia dataset
>>> dataset = ds.DBpediaDataset(dataset_dir=dbpedia_dataset_dir, usage="train")

预处理操作

`mindspore.dataset.Dataset.apply`	对数据集对象执行给定操作函数。
`mindspore.dataset.Dataset.concat`	对传入的多个数据集对象进行拼接操作。
`mindspore.dataset.Dataset.filter`	通过自定义判断条件对数据集对象中的数据进行过滤。
`mindspore.dataset.Dataset.flat_map`	对数据集对象中每一条数据执行给定的数据处理，并将结果展平。
`mindspore.dataset.Dataset.map`	给定一组数据增强列表，按顺序将数据增强作用在数据集对象上。
`mindspore.dataset.Dataset.project`	从数据集对象中选择需要的列，并按给定的列名的顺序进行排序。
`mindspore.dataset.Dataset.rename`	对数据集对象按指定的列名进行重命名。
`mindspore.dataset.Dataset.repeat`	重复此数据集 count 次。
`mindspore.dataset.Dataset.reset`	重置下一个epoch的数据集对象。
`mindspore.dataset.Dataset.save`	将数据处理管道中正处理的数据保存为通用的数据集格式。
`mindspore.dataset.Dataset.shuffle`	通过创建 buffer_size 大小的缓存来混洗该数据集。
`mindspore.dataset.Dataset.skip`	跳过此数据集对象的前 count 条数据。
`mindspore.dataset.Dataset.split`	将数据集拆分为多个不重叠的子数据集。
`mindspore.dataset.Dataset.take`	从数据集中获取最多 count 的元素。
`mindspore.dataset.Dataset.zip`	将多个dataset对象按列进行合并压缩，多个dataset对象不能有相同的列名。
`mindspore.dataset.TextBaseDataset.build_sentencepiece_vocab`	迭代源数据集对象获取数据并构建SentencePiece词汇表。
`mindspore.dataset.TextBaseDataset.build_vocab`	迭代源数据集对象获取数据并构建词汇表。

Batch（批操作）

`mindspore.dataset.Dataset.batch`	将数据集中连续 batch_size 条数据组合为一个批数据，并可通过可选参数 per_batch_map 指定组合前要进行的预处理操作。
`mindspore.dataset.Dataset.bucket_batch_by_length`	根据数据的长度进行分桶。
`mindspore.dataset.Dataset.padded_batch`	将数据集中连续 batch_size 条数据组合为一个批数据，并可通过可选参数 pad_info 预先将样本补齐。

迭代器

`mindspore.dataset.Dataset.create_dict_iterator`	基于数据集对象创建迭代器。
`mindspore.dataset.Dataset.create_tuple_iterator`	基于数据集对象创建迭代器。

数据集属性

`mindspore.dataset.Dataset.get_batch_size`	获得数据集对象定义的批处理大小，即一个批处理数据中包含的数据条数。
`mindspore.dataset.Dataset.get_class_indexing`	返回类别索引。
`mindspore.dataset.Dataset.get_col_names`	返回数据集对象中包含的列名。
`mindspore.dataset.Dataset.get_dataset_size`	返回一个epoch中的batch数。
`mindspore.dataset.Dataset.get_repeat_count`	获取 RepeatDataset 中定义的repeat操作的次数。
`mindspore.dataset.Dataset.input_indexs`	获取/设置数据列索引，它表示使用下沉模式时数据列映射至网络中的对应关系。
`mindspore.dataset.Dataset.num_classes`	获取数据集对象中所有样本的类别数目。
`mindspore.dataset.Dataset.output_shapes`	获取数据集对象中每列数据的shape。
`mindspore.dataset.Dataset.output_types`	获取数据集对象中每列数据的数据类型。

应用采样方法

`mindspore.dataset.MappableDataset.add_sampler`	为当前数据集添加子采样器。
`mindspore.dataset.MappableDataset.use_sampler`	替换当前数据集的最末子采样器，保持父采样器不变。

其他方法

`mindspore.dataset.Dataset.device_que`	将数据异步传输到Ascend/GPU设备上。
`mindspore.dataset.Dataset.sync_update`	释放阻塞条件并使用给定数据触发回调函数。
`mindspore.dataset.Dataset.sync_wait`	为同步操作在数据集对象上添加阻塞条件。
`mindspore.dataset.Dataset.to_json`	将数据处理管道序列化为JSON字符串，如果提供了文件名，则转储到文件中。