mindspore.dataset.IWSLT2016Dataset

class mindspore.dataset.IWSLT2016Dataset(dataset_dir, usage=None, language_pair=None, valid_set=None, test_set=None, num_samples=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, num_parallel_workers=None, cache=None)

IWSLT2016（International Workshop on Spoken Language Translation）数据集。

生成的数据集有两列 [text, translation] 。 text 列的数据类型是string。 translation 列的数据类型是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' 、 'valid' 、 'test' 或 'all' 。默认值： None ，读取全部样本。

• language_pair (sequence, 可选) - 包含源语言和目标语言的序列，支持的值为 ('en'， 'fr') 、 ('en'， 'de') 、 ('en'， 'cs') 、 ('en'， 'ar') 、 ('de'， 'en') 、 ('cs'， 'en') 、 ('ar'， 'en') 。默认值： None，默认为 ('de'， 'en') 。

• valid_set (str, 可选) - 标识验证集的字符串，支持的值为 'dev2010' 、 'tst2010' 、 'tst2011' 、 'tst2012' 、 'tst2013' 和 'tst2014' 。默认值： None，默认为 'tst2013' 。

• test_set (str, 可选) - 识别测试集的字符串，支持的值为 'dev2010' 、 'tst2010' 、 'tst2011' 、 'tst2012' 、 'tst2013' 和 'tst2014' 。默认值： None，默认为 'tst2014' 。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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
>>> iwslt2016_dataset_dir = "/path/to/iwslt2016_dataset_dir"
>>> dataset = ds.IWSLT2016Dataset(dataset_dir=iwslt2016_dataset_dir, usage='all',
...                               language_pair=('de', 'en'), valid_set='tst2013', test_set='tst2014')

教程样例：

• 使用数据Pipeline加载 & 处理数据集

关于IWSLT2016数据集：

IWSLT是一个专门讨论口译各个方面的重要年度科学会议。IWSLT评估活动中的MT任务被构成一个数据集，该数据集可通过 wit3 公开获取。 IWSLT2016数据集包括从英语到阿拉伯语、捷克、法语和德语的翻译，以及从阿拉伯语、捷克、法语和德语到英语的翻译。

可以将原始IWSLT2016数据集文件解压缩到此目录结构中，并由MindSpore的API读取。解压后，还需要将要读取的数据集解压到指定文件夹中。例如，如果要读取de-en的数据集，则需要解压缩de/en目录下的tgz文件，数据集位于解压缩文件夹中。

.
└── iwslt2016_dataset_directory
     ├── subeval_files
     └── texts
          ├── ar
          │    └── en
          │        └── ar-en
          ├── cs
          │    └── en
          │        └── cs-en
          ├── de
          │    └── en
          │        └── de-en
          │            ├── IWSLT16.TED.dev2010.de-en.de.xml
          │            ├── train.tags.de-en.de
          │            ├── ...
          ├── en
          │    ├── ar
          │    │   └── en-ar
          │    ├── cs
          │    │   └── en-cs
          │    ├── de
          │    │   └── en-de
          │    └── fr
          │        └── en-fr
          └── fr
               └── en
                   └── fr-en

引用：

@inproceedings{cettoloEtAl:EAMT2012,
Address = {Trento, Italy},
Author = {Mauro Cettolo and Christian Girardi and Marcello Federico},
Booktitle = {Proceedings of the 16$^{th}$ Conference of the European Association for Machine Translation
             (EAMT)},
Date = {28-30},
Month = {May},
Pages = {261--268},
Title = {WIT$^3$: Web Inventory of Transcribed and Translated Talks},
Year = {2012}}

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。