mindspore.dataset.SVHNDataset ============================= .. py:class:: mindspore.dataset.SVHNDataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, num_parallel_workers=1, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None) SVHN(Street View House Numbers)数据集。 生成的数据集有两列:`[image, label]`。`image` 列的数据类型是uint8。`label` 列的数据类型是uint32。 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'、'extra' 或 'all'。默认值:None,读取全部样本图片。 - **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进程数。默认值:1。 - **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。 异常: - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含数据文件。 - **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** - `usage` 参数无效。 - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。 - **ValueError** - 如果 `shard_id` 取值不在[0, `num_shards` )范围。 .. 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 **关于SVHN数据集:** SVHN数据集是从谷歌街景图像中的门牌号码中获得的,由10位数字组成。 以下是原始SVHN数据集结构。可以将数据集文件解压缩到此目录结构中,并由MindSpore的API读取。 .. code-block:: . └── svhn_dataset_dir ├── train_32x32.mat ├── test_32x32.mat └── extra_32x32.mat **引用:** .. code-block:: @article{ title={Reading Digits in Natural Images with Unsupervised Feature Learning}, author={Yuval Netzer, Tao Wang, Adam Coates, Alessandro Bissacco, Bo Wu, Andrew Y. Ng}, conference={NIPS Workshop on Deep Learning and Unsupervised Feature Learning 2011.}, year={2011}, publisher={NIPS} url={http://ufldl.stanford.edu/housenumbers} } .. include:: mindspore.dataset.api_list_vision.txt