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
对数据集对象执行给定操作函数。 |
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对传入的多个数据集对象进行拼接操作。 |
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通过自定义判断条件对数据集对象中的数据进行过滤。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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对数据集对象按指定的列名进行重命名。 |
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重复此数据集 count 次。 |
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重置下一个epoch的数据集对象。 |
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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。 |
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通过创建 buffer_size 大小的缓存来混洗该数据集。 |
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跳过此数据集对象的前 count 条数据。 |
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将数据集拆分为多个不重叠的子数据集。 |
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从数据集中获取最多 count 的元素。 |
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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）
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。 |
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根据数据的长度进行分桶。 |
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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
基于数据集对象创建迭代器。 |
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基于数据集对象创建迭代器。 |
数据集属性
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。 |
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返回类别索引。 |
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返回数据集对象中包含的列名。 |
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返回一个epoch中的batch数。 |
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获取 RepeatDataset 中定义的repeat操作的次数。 |
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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。 |
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获取数据集对象中所有样本的类别数目。 |
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获取数据集对象中每列数据的shape。 |
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获取数据集对象中每列数据的数据类型。 |
应用采样方法
为当前数据集添加子采样器。 |
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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
将数据异步传输到Ascend/GPU设备上。 |
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释放阻塞条件并使用给定数据触发回调函数。 |
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为同步操作在数据集对象上添加阻塞条件。 |
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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。 |