mindspore.dataset.SST2Dataset

class mindspore.dataset.SST2Dataset(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]

SST2(Stanford Sentiment Treebank v2)数据集。

数据集中train.tsv文件和dev.tsv有两列 [sentence, label] 。 数据集中test.tsv文件中有一列 [sentence]sentence 列和 label 列的数据类型都是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’、’test’ 或 ‘dev’。 取值为 ‘train’ 时将会读取67,349个训练样本,取值为 ‘test’ 时将会读取1,821个测试样本,取值为 ‘dev’ 时将会读取872个样本。默认值:None,读取train中样本。

  • num_samples (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值:None,读取全部样本。

  • num_parallel_workers (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值:None,使用全局默认线程数(8),也可以通过 mindspore.dataset.config.set_num_parallel_workers 配置全局线程数。

  • 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:混洗样本。

  • 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。

  • ValueError - num_parallel_workers 参数超过系统最大线程数。

  • 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 - shard_id 参数值错误,小于0或者大于等于 num_shards

关于SST2数据集:

Stanford Sentiment Treebank是一个具有完全标记解析树的语料库,可以对语言中情感的合成效果进行完整的分析。 语料库基于Pang和Lee(2005)介绍的数据集,由11855个从电影评论中提取的句子组成。它是用斯坦福解析器解析的, 共包含215154个来自这些解析树的独特短语,每个短语都由3个人类评委进行注释。

以下为原始SST2数据集的结构,您可以将数据集文件解压得到如下的文件结构,并通过MindSpore的API进行读取。

.
└── sst2_dataset_dir
    ├── train.tsv
    ├── test.tsv
    ├── dev.tsv
    └── original

引用:

@inproceedings{socher-etal-2013-recursive,
    title     = {Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank},
    author    = {Socher, Richard and Perelygin, Alex and Wu, Jean and Chuang, Jason and Manning,
                  Christopher D. and Ng, Andrew and Potts, Christopher},
    booktitle = {Proceedings of the 2013 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing},
    month     = oct,
    year      = {2013},
    address   = {Seattle, Washington, USA},
    publisher = {Association for Computational Linguistics},
    url       = {https://www.aclweb.org/anthology/D13-1170},
    pages     = {1631--1642},
}

样例:

>>> sst2_dataset_dir = "/path/to/sst2_dataset_directory"
>>>
>>> # 1) Read 3 samples from SST2 dataset
>>> dataset = ds.SST2Dataset(dataset_dir=sst2_dataset_dir, num_samples=3)
>>>
>>> # 2) Read train samples from SST2 dataset
>>> dataset = ds.SST2Dataset(dataset_dir=sst2_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。

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。