mindspore.dataset.Food101Dataset

class mindspore.dataset.Food101Dataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, decode=False, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)[源代码]

Food101数据集。

生成的数据集有两列: [image, label] 。 image 列的数据类型为uint8。 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' 或 'all' 。取值为 'train' 时将会读取75,750个训练样本，取值为 'test' 时将会读取25,250个测试样本，取值为 'all' 时将会读取全部101,000个样本。默认值： None ，读取全部样本图片。
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_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。
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。
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。
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。
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' 、 'test' 或 'all' 。
ValueError - dataset_dir 指定的文件夹不存在。

样例：

>>> import mindspore.dataset as ds
>>> food101_dataset_dir = "/path/to/food101_dataset_directory"
>>>
>>> # Read 3 samples from Food101 dataset
>>> dataset = ds.Food101Dataset(dataset_dir=food101_dataset_dir, num_samples=3)

教程样例：

使用数据Pipeline加载 & 处理数据集

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Food101数据集：

Food101是一个包含101种食品类别的数据集，共101000张图片。每一个类别有250张测试图片和750张训练图片。所有图像都被重新缩放，最大边长为512像素。

以下为原始Food101数据集的结构，您可以将数据集文件解压得到如下的文件结构，并通过MindSpore的API进行读取。

.
└── food101_dir
     ├── images
     │    ├── apple_pie
     │    │    ├── 1005649.jpg
     │    │    ├── 1014775.jpg
     │    │    ├──...
     │    ├── baby_back_rips
     │    │    ├── 1005293.jpg
     │    │    ├── 1007102.jpg
     │    │    ├──...
     │    └──...
     └── meta
          ├── train.txt
          ├── test.txt
          ├── classes.txt
          ├── train.json
          ├── test.json
          └── train.txt

引用：

@inproceedings{bossard14,
title     = {Food-101 -- Mining Discriminative Components with Random Forests},
author    = {Bossard, Lukas and Guillaumin, Matthieu and Van Gool, Luc},
booktitle = {European Conference on Computer Vision},
year      = {2014}
}

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`	截取数据集的前指定条数据。
`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`	获取类别名称到类别索引的映射字典。
`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.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。