mindspore.dataset.YelpReviewDataset
- class mindspore.dataset.YelpReviewDataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, num_parallel_workers=None, cache=None)[源代码]
Yelp Review Full和Yelp Review Polarity数据集。
生成的数据集有两列 [label, text]，两列的数据类型均为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'或'all'。默认值：None，读取全部样本。 对于Polarity数据集，'train'将读取560,000个训练样本，'test'将读取38,000个测试样本，'all'将读取所有598,000个样本。 对于Full数据集，'train'将读取650,000个训练样本，'test'将读取50,000个测试样本，'all'将读取所有700,000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，读取全部样本。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 >>> yelp_review_dataset_dir = "/path/to/yelp_review_dataset_dir" >>> dataset = ds.YelpReviewDataset(dataset_dir=yelp_review_dataset_dir, usage='all')
- 教程样例：
关于YelpReview数据集：
Yelp Review Full数据集包括来自Yelp的评论数据。这些数据时从2015年的Yelp数据集挑战赛数据中提取的，主要用于文本分类。
Yelp Review Polarity数据集在Full数据集的基础上，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。
Yelp Reviews Polarity和Yelp 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：
. └── yelp_review_dir ├── train.csv ├── test.csv └── readme.txt引用：
@article{zhangCharacterlevelConvolutionalNetworks2015, archivePrefix = {arXiv}, eprinttype = {arxiv}, eprint = {1509.01626}, primaryClass = {cs}, title = {Character-Level {{Convolutional Networks}} for {{Text Classification}}}, abstract = {This article offers an empirical exploration on the use of character-level convolutional networks (ConvNets) for text classification. We constructed several large-scale datasets to show that character-level convolutional networks could achieve state-of-the-art or competitive results. Comparisons are offered against traditional models such as bag of words, n-grams and their TFIDF variants, and deep learning models such as word-based ConvNets and recurrent neural networks.}, journal = {arXiv:1509.01626 [cs]}, author = {Zhang, Xiang and Zhao, Junbo and LeCun, Yann}, month = sep, year = {2015}, }
@article{zhangCharacterlevelConvolutionalNetworks2015, archivePrefix = {arXiv}, eprinttype = {arxiv}, eprint = {1509.01626}, primaryClass = {cs}, title = {Character-Level {{Convolutional Networks}} for {{Text Classification}}}, abstract = {This article offers an empirical exploration on the use of character-level convolutional networks (ConvNets) for text classification. We constructed several large-scale datasets to show that character-level convolutional networks could achieve state-of-the-art or competitive results. Comparisons are offered against traditional models such as bag of words, n-grams and their TFIDF variants, and deep learning models such as word-based ConvNets and recurrent neural networks.}, journal = {arXiv:1509.01626 [cs]}, author = {Zhang, Xiang and Zhao, Junbo and LeCun, Yann}, month = sep, year = {2015}, }
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。 |