mindspore.dataset.Multi30kDataset
- class mindspore.dataset.Multi30kDataset(dataset_dir, usage=None, language_pair=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)[源代码]
Multi30k数据集。
生成的数据集有两列: [text, translation]。 text 列的数据类型为string。 label 列的数据类型为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'、'valid'或'all'。默认值：None，读取全部样本图片。language_pair (Sequence[str, str], 可选) - 源语言与目标语言类别，可取值为
['en', 'de']或['de', 'en']。默认值：None，表示['en', 'de']。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) - 是否混洗数据集。默认值：None，表示mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL。 如果输入False，将不进行混洗。 如果输入True，效果与设置mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL相同。 如果输入Shuffle枚举值，效果如下表所示：Shuffle.GLOBA：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_dir 路径下不包含数据文件。
ValueError - usage 参数取值不为
'train'、'test'、'valid'或'all'。TypeError - 如果 language_pair 不为Sequence[str, str]类型。
RuntimeError - 如果 num_samples 小于0。
RuntimeError - 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 >>> multi30k_dataset_dir = "/path/to/multi30k_dataset_directory" >>> data = ds.Multi30kDataset(dataset_dir=multi30k_dataset_dir, usage='all', language_pair=['de', 'en'])
- 教程样例：
关于Multi30k数据集：
Multi30k是一个多语言的计算机视觉数据集，包含了约3.1万个以多种语言描述的标准图像。 这些图像来源自Flickr数据集，每个图像都配有英语和德语的描述，以及其他多种语言。 Multi30k常用在图像描述生成、机器翻译、视觉问答等任务的训练和测试中。
您可以将数据集解压并构建成以下目录结构，并通过MindSpore的API进行读取。
└── multi30k_dataset_directory ├── training │ ├── train.de │ └── train.en ├── validation │ ├── val.de │ └── val.en └── mmt16_task1_test ├── val.de └── val.en引用：
@article{elliott-EtAl:2016:VL16, author = {{Elliott}, D. and {Frank}, S. and {Sima'an}, K. and {Specia}, L.}, title = {Multi30K: Multilingual English-German Image Descriptions}, booktitle = {Proceedings of the 5th Workshop on Vision and Language}, year = {2016}, pages = {70--74}, year = 2016 }
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
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。 |