mindspore.dataset.IWSLT2016Dataset

class mindspore.dataset.IWSLT2016Dataset(dataset_dir, usage=None, language_pair=None, valid_set=None, test_set=None, num_samples=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, num_parallel_workers=None, cache=None)[源代码]

读取和解析IWSLT2016数据集的源数据集。

生成的数据集有两列 [text, translation]text 列的数据类型是string。 translation 列的数据类型是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’, ‘valid’, ‘test’或 ‘all’。默认值:None,读取全部样本。

  • language_pair (sequence, 可选) - 包含源语言和目标语言的序列,支持的值为(’en’, ‘fr’)、(’en’, ‘de’)、(’en’, ‘cs’)、(’en’, ‘ar’)、(’de’, ‘en’)、(’cs’, ‘en’)、(’ar’, ‘en’)。默认值:(’de’, ‘en’)。

  • valid_set (str, 可选) - 标识验证集的字符串,支持的值为 ‘dev2010’、 ‘tst2010’、 ‘tst2011’、 ‘tst2012’、 ‘tst2013’和 ‘tst2014’。默认值:’tst2013’。

  • test_set (str, 可选) - 识别测试集的字符串,支持的值为 ‘dev2010’、 ‘tst2010’、 ‘tst2011’、 ‘tst’2012、 ‘tst2013’和 ‘tst2014’。默认值:’tst2014’。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

关于IWSLT2016数据集:

IWSLT是一个专门讨论口译各个方面的重要年度科学会议。IWSLT评估活动中的MT任务被构成一个数据集,该数据集可通过 wit3 公开获取。 IWSLT2016数据集包括从英语到阿拉伯语、捷克、法语和德语的翻译,以及从阿拉伯语、捷克、法语和德语到英语的翻译。

可以将原始IWSLT2016数据集文件解压缩到此目录结构中,并由MindSpore的API读取。解压后,还需要将要读取的数据集解压到指定文件夹中。例如,如果要读取de-en的数据集,则需要解压缩de/en目录下的tgz文件,数据集位于解压缩文件夹中。

.
└── iwslt2016_dataset_directory
     ├── subeval_files
     └── texts
          ├── ar
          │    └── en
          │        └── ar-en
          ├── cs
          │    └── en
          │        └── cs-en
          ├── de
          │    └── en
          │        └── de-en
          │            ├── IWSLT16.TED.dev2010.de-en.de.xml
          │            ├── train.tags.de-en.de
          │            ├── ...
          ├── en
          │    ├── ar
          │    │   └── en-ar
          │    ├── cs
          │    │   └── en-cs
          │    ├── de
          │    │   └── en-de
          │    └── fr
          │        └── en-fr
          └── fr
               └── en
                   └── fr-en

引用:

@inproceedings{cettoloEtAl:EAMT2012,
Address = {Trento, Italy},
Author = {Mauro Cettolo and Christian Girardi and Marcello Federico},
Booktitle = {Proceedings of the 16$^{th}$ Conference of the European Association for Machine Translation
             (EAMT)},
Date = {28-30},
Month = {May},
Pages = {261--268},
Title = {WIT$^3$: Web Inventory of Transcribed and Translated Talks},
Year = {2012}}

样例:

>>> iwslt2016_dataset_dir = "/path/to/iwslt2016_dataset_dir"
>>> dataset = ds.IWSLT2016Dataset(dataset_dir=iwslt2016_dataset_dir, usage='all',
...                               language_pair=('de', 'en'), valid_set='tst2013', test_set='tst2014')

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。