mindspore.dataset.SemeionDataset

class mindspore.dataset.SemeionDataset(dataset_dir, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)

读取和解析Semeion数据集的源文件构建数据集。

生成的数据集有两列：[image, label]。image 列的数据类型为uint8。label 列的数据类型为uint32。

参数：

• dataset_dir (str) - 包含数据集文件的根目录的路径。

• num_samples (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值：None，所有图像样本。

• 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 (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 - dataset_dir 路径下不包含任何数据文件。

• 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 。

说明

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。

配置 sampler 和 shuffle 的不同组合得到的预期排序结果

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

关于SEMEION数据集：

该数据集由意大利布雷西亚Tactile Srl创建（http://www.tattil.it），并于1994年捐赠给意大利罗马Semeion通信科学研究中心（http://www.semeion.it），用于机器学习研究。 此数据集由1593条样本记录（行）和256个属性（列）组成。每条记录代表一个手写数字，最初扫描的分辨率为256灰度。 数据集拉伸了每个原始扫描图像的每个像素，然后在0和1之间缩放（将值低于灰度值127的每个像素(包括127）设置为0，并将灰度值超过127的每个像素设置为1)。 最后，每个二进制图像再次缩放为一个16x16的方形图像。

.
└── semeion_dataset_dir
    └──semeion.data
    └──semeion.names

引用：

@article{
  title={The Theory of Independent Judges, in Substance Use & Misuse 33(2)1998, pp 439-461},
  author={M Buscema, MetaNet},
}

样例：

>>> semeion_dataset_dir = "/path/to/semeion_dataset_directory"
>>>
>>> # 1) Get all samples from SEMEION dataset in sequence
>>> dataset = ds.SemeionDataset(dataset_dir=semeion_dataset_dir, shuffle=False)
>>>
>>> # 2) Randomly select 10 samples from SEMEION dataset
>>> dataset = ds.SemeionDataset(dataset_dir=semeion_dataset_dir, num_samples=10, shuffle=True)
>>>
>>> # 3) Get samples from SEMEION dataset for shard 0 in a 2-way distributed training
>>> dataset = ds.SemeionDataset(dataset_dir=semeion_dataset_dir, num_shards=2, shard_id=0)
>>>
>>> # In SEMEION dataset, each dictionary has keys: image, label.

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。

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。