mindspore.dataset.CelebADataset
- class mindspore.dataset.CelebADataset(dataset_dir, num_parallel_workers=None, shuffle=None, usage='all', sampler=None, decode=False, extensions=None, num_samples=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None, decrypt=None)[源代码]
CelebA（CelebFaces Attributes）数据集。
目前仅支持解析CelebA数据集中的 list_attr_celeba.txt 文件作为数据集的label。 生成的数据集有两列 [image, attr] 。 image 列的数据类型为uint8。attr 列的数据类型为uint32，并以one-hot编码的形式生成。
- 参数：
dataset_dir (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
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 (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：
None。下表中会展示不同参数配置的预期行为。usage (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为
'train'、'valid'、'test'或'all'。默认值：'all'，全部样本图片。sampler (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器。默认值：
None。下表中会展示不同配置的预期行为。decode (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作。默认值：
False，不解码。extensions (list[str], 可选) - 指定文件的扩展名，仅读取与指定扩展名匹配的文件到数据集中。默认值：
None。num_samples (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：
None，读取全部样本图片。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。decrypt (callable, 可选) - 图像解密函数，接受加密的图片路径并返回bytes类型的解密数据。默认值：
None，不进行解密。
- 异常：
RuntimeError - dataset_dir 路径下不包含任何数据文件。
RuntimeError - 同时指定了 sampler 和 shuffle 参数。
RuntimeError - 同时指定了 sampler 和 num_shards 参数或同时指定了 sampler 和 shard_id 参数。
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 - 如果 shard_id 取值不在[0, num_shards )范围。
ValueError - num_parallel_workers 参数超过系统最大线程数。
ValueError - usage 参数取值不为
'train'、'valid'、'test'或'all'。
样例：
>>> import mindspore.dataset as ds >>> celeba_dataset_dir = "/path/to/celeba_dataset_directory" >>> >>> # Read 5 samples from CelebA dataset >>> dataset = ds.CelebADataset(dataset_dir=celeba_dataset_dir, usage='train', num_samples=5) >>> >>> # Note: In celeba dataset, each data dictionary owns keys "image" and "attr"
- 教程样例：
说明
入参 num_samples 、 shuffle 、 num_shards 、 shard_id 可用于控制数据集所使用的采样器，其与入参 sampler 搭配使用的效果如下。
参数 sampler 和 num_samples ， shuffle ， num_shards ， shard_id 的不同组合得到的采样器 参数 sampler
参数 num_shards / shard_id
参数 shuffle
参数 num_samples
使用的采样器
mindspore.dataset.Sampler 类型
None
None
None
sampler
numpy.ndarray,list,tuple,int 类型
/
/
num_samples
SubsetSampler(indices = sampler , num_samples = num_samples )
iterable 类型
/
/
num_samples
IterSampler(sampler = sampler , num_samples = num_samples )
None
num_shards / shard_id
None / True
num_samples
DistributedSampler(num_shards = num_shards , shard_id = shard_id , shuffle = True , num_samples = num_samples )
None
num_shards / shard_id
False
num_samples
DistributedSampler(num_shards = num_shards , shard_id = shard_id , shuffle = False , num_samples = num_samples )
None
None
None / True
None
RandomSampler(num_samples = num_samples )
None
None
None / True
num_samples
RandomSampler(replacement = True , num_samples = num_samples )
None
None
False
num_samples
SequentialSampler(num_samples = num_samples )
关于CelebA数据集：
CelebFaces Attributes Dataset（CelebA）数据集是一个大规模数据集，拥有超过20万张名人图像，每个图像都有40个属性标注。此数据集包含了大量不同姿态、各种背景的图像，种类丰富、数量庞大、标注充分。数据集总体包含：
10177个不同的身份
202599张图像
每张图像拥有5个五官位置标注，40个属性标签
此数据集可用于各种计算机视觉任务的训练和测试，包括属性识别、检测和五官定位等。
原始CelebA数据集结构：
. └── CelebA ├── README.md ├── Img │ ├── img_celeba.7z │ ├── img_align_celeba_png.7z │ └── img_align_celeba.zip ├── Eval │ └── list_eval_partition.txt └── Anno ├── list_landmarks_celeba.txt ├── list_landmarks_align_celeba.txt ├── list_bbox_celeba.txt ├── list_attr_celeba.txt └── identity_CelebA.txt您可以将上述Anno目录下的txt文件与Img目录下的文件解压放至同一目录，并通过MindSpore的API进行读取。
. └── celeba_dataset_directory ├── list_attr_celeba.txt ├── 000001.jpg ├── 000002.jpg ├── 000003.jpg ├── ...引用：
@article{DBLP:journals/corr/LiuLWT14, author = {Ziwei Liu and Ping Luo and Xiaogang Wang and Xiaoou Tang}, title = {Deep Learning Attributes in the Wild}, journal = {CoRR}, volume = {abs/1411.7766}, year = {2014}, url = {http://arxiv.org/abs/1411.7766}, archivePrefix = {arXiv}, eprint = {1411.7766}, timestamp = {Tue, 10 Dec 2019 15:37:26 +0100}, biburl = {https://dblp.org/rec/journals/corr/LiuLWT14.bib}, bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}, howpublished = {http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html} }
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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截取数据集的前指定条数据。 |
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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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获取类别名称到类别索引的映射字典。 |
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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。 |