mindspore.dataset.CSVDataset
- class mindspore.dataset.CSVDataset(dataset_files, field_delim=',', column_defaults=None, column_names=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)[源代码]
CSV(Comma-Separated Values)文件数据集。
生成的数据集的列名和列类型取决于输入的CSV文件。
- 参数:
dataset_files (Union[str, list[str]]) - 数据集文件路径,支持单文件路径字符串、多文件路径字符串列表或可被glob库模式匹配的字符串,文件列表将在内部进行字典排序。
field_delim (str, 可选) - 指定用于分隔字段的分隔符。默认值:
','
。column_defaults (list, 可选) - 指定每个数据列的数据类型,有效的类型包括float、int或string。默认值:
None
,不指定。如果未指定该参数,则所有列的数据类型将被视为string。column_names (list[str], 可选) - 指定数据集生成的列名。默认值:
None
,不指定。如果未指定该列表,则将CSV文件首行提供的字段作为列名生成。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
:混洗文件和文件中的数据。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_files 参数所指向的文件无效或不存在。
ValueError - field_delim 参数无效。
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 - 如果 shard_id 取值不在[0, num_shards )范围。
样例:
>>> import mindspore.dataset as ds >>> csv_dataset_dir = ["/path/to/csv_dataset_file"] # contains 1 or multiple csv files >>> dataset = ds.CSVDataset(dataset_files=csv_dataset_dir, column_names=['col1', 'col2', 'col3', 'col4'])
- 教程样例:
预处理操作
对数据集对象执行给定操作函数。 |
|
对传入的多个数据集对象进行拼接操作。 |
|
通过自定义判断条件对数据集对象中的数据进行过滤。 |
|
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。 |
|
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。 |
|
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。 |
|
对数据集对象按指定的列名进行重命名。 |
|
重复此数据集 count 次。 |
|
重置下一个epoch的数据集对象。 |
|
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。 |
|
通过创建 buffer_size 大小的缓存来混洗该数据集。 |
|
跳过此数据集对象的前 count 条数据。 |
|
将数据集拆分为多个不重叠的子数据集。 |
|
截取数据集的前指定条数据。 |
|
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。 |
|
根据数据的长度进行分桶。 |
|
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
创建数据集迭代器,返回字典形式的样本,其中键为列名,值为数据。 |
|
创建数据集迭代器,返回列表形式的样本,其中的元素为各列数据。 |
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。 |
|
获取类别名称到类别索引的映射字典。 |
|
返回数据集对象中包含的列名。 |
|
返回一个epoch中的batch数。 |
|
获取 RepeatDataset 中定义的repeat操作的次数。 |
|
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。 |
|
获取数据集对象中所有样本的类别数目。 |
|
获取数据集对象中每列数据的shape。 |
|
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。 |
|
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
释放阻塞条件并使用给定数据触发回调函数。 |
|
为同步操作在数据集对象上添加阻塞条件。 |
|
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。 |