mindspore.dataset.AmazonReviewDataset

class mindspore.dataset.AmazonReviewDataset(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]

Amazon Review Full和Amazon Review Polarity数据集。

生成的数据集有三列 [label, title, content] ,三列的数据类型均为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''all' 。 对于Polarity数据集, 'train' 将读取360万个训练样本, 'test' 将读取40万个测试样本, 'all' 将读取所有400万个样本。 对于Full数据集, 'train' 将读取300万个训练样本, 'test' 将读取65万个测试样本, 'all' 将读取所有365万个样本。默认值: None ,读取所有样本。

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

  • 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 shuffleFalse ,则不混洗,如果 shuffleTrue ,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。

  • 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。

样例:

>>> import mindspore.dataset as ds
>>> amazon_review_dataset_dir = "/path/to/amazon_review_dataset_dir"
>>> dataset = ds.AmazonReviewDataset(dataset_dir=amazon_review_dataset_dir, usage='all')
教程样例:

关于AmazonReview数据集:

Amazon Review Full数据集包括来自亚马逊的评论数据。这些数据跨越18年,包括截止至2013年3月的约3500万条评论。评论数据包括产品和用户信息、产品评级和产品评论。 数据集主要用于文本分类,给定内容和标题,预测正确的星级评定。

Amazon Review Polarity数据集对产品评分进行了分级,评论分数1和2视为负面评论,4和5视为正面评论。 评分3的样本则被忽略。

Amazon Reviews Polarity和Amazon Reviews Full datasets具有相同的目录结构。 可以将数据集文件解压缩到以下结构,并通过MindSpore的API读取:

.
└── amazon_review_dir
     ├── train.csv
     ├── test.csv
     └── readme.txt

引用:

@article{zhang2015character,
  title={Character-level convolutional networks for text classification},
  author={Zhang, Xiang and Zhao, Junbo and LeCun, Yann},
  journal={Advances in neural information processing systems},
  volume={28},
  pages={649--657},
  year={2015}
}

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。