mindspore.dataset.NumpySlicesDataset
- class mindspore.dataset.NumpySlicesDataset(data, column_names=None, num_samples=None, num_parallel_workers=1, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None)[源代码]
由Python数据构建数据集。生成的数据集的列名和列类型取决于用户传入的Python数据。
- 参数:
data (Union[list, tuple, dict]) - 输入的Python数据。支持的数据类型包括:list、tuple、dict和其他NumPy格式。 输入数据将沿着第一个维度切片,并生成额外的行。如果输入是单个list,则将生成一个数据列,若是嵌套多个list,则生成多个数据列。不建议通过这种方式加载大量的数据,因为可能会在数据加载到内存时等待较长时间。
column_names (list[str], 可选) - 指定数据集生成的列名。默认值:
None
,不指定。 如果未指定该参数,且当输入数据的类型是dict时,输出列名称将被命名为dict的键名,否则它们将被统一命名为column_0,column_1…。num_samples (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值:
None
,所有样本。num_parallel_workers (int, 可选) - 指定读取数据的工作进程数。默认值:
1
。shuffle (bool, 可选) - 是否混洗数据集。 只有输入的 data 参数带有可随机访问属性(__getitem__)时,才可以指定该参数。默认值:
None
。下表中会展示不同配置的预期行为。sampler (Union[Sampler, Iterable], 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器。 只有输入的 data 参数带有可随机访问属性(__getitem__)时,才可以指定该参数。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。
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
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 )
- 异常:
RuntimeError - column_names 列表的长度与数据的输出列表长度不匹配。
ValueError - num_parallel_workers 参数超过系统最大线程数。
ValueError - 同时指定了 sampler 和 shuffle 参数。
ValueError - 同时指定了 sampler 和 num_shards 参数或同时指定了 sampler 和 shard_id 参数。
ValueError - 指定了 num_shards 参数,但是未指定 shard_id 参数。
ValueError - 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 >>> # 1) Input data can be a list >>> data = [1, 2, 3] >>> dataset = ds.NumpySlicesDataset(data=data, column_names=["column_1"]) >>> >>> # 2) Input data can be a dictionary, and column_names will be its keys >>> data = {"a": [1, 2], "b": [3, 4]} >>> dataset = ds.NumpySlicesDataset(data=data) >>> >>> # 3) Input data can be a tuple of lists (or NumPy arrays), each tuple element refers to data in each column >>> data = ([1, 2], [3, 4], [5, 6]) >>> dataset = ds.NumpySlicesDataset(data=data, column_names=["column_1", "column_2", "column_3"]) >>> >>> # 4) Load data from CSV file >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_csv(filepath_or_buffer=csv_dataset_dir[0]) >>> dataset = ds.NumpySlicesDataset(data=dict(df), shuffle=False)
- 教程样例:
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。 |