mindspore.dataset.PennTreebankDataset

class mindspore.dataset.PennTreebankDataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)[源代码]

PennTreebank数据集。

生成的数据集有一列 [text]。 text 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' 。取值为 'train' 将读取42,068个样本， 'test' 将读取3,370个样本， 'valid' 将读取3,761个样本， 'all' 将读取所有49,199个样本。默认值： None ，读取全部样本。
num_samples (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值： None ，读取所有样本。
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 ：混洗文件和样本。
- 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 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。
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 - num_parallel_workers 参数超过系统最大线程数。

样例：

>>> import mindspore.dataset as ds
>>> penn_treebank_dataset_dir = "/path/to/penn_treebank_dataset_directory"
>>> dataset = ds.PennTreebankDataset(dataset_dir=penn_treebank_dataset_dir, usage='all')

教程样例：

使用数据Pipeline加载 & 处理数据集

关于PennTreebank数据集：

Penn Treebank (PTB) 数据集，广泛用于 NLP（自然语言处理）的机器学习研究。 PTB 不包含大写字母、数字和标点符号，其词汇表上限为10k个不重复词，与大多数现代数据集相比相对较小，可能会导致出现大量超出词汇表外的token。

以下是原始的PennTreebank数据集结构。可以将数据集文件解压缩到此目录结构中，并通过MindSpore的API读取。

.
└── PennTreebank_dataset_dir
     ├── ptb.test.txt
     ├── ptb.train.txt
     └── ptb.valid.txt

引用：

@techreport{Santorini1990,
  added-at = {2014-03-26T23:25:56.000+0100},
  author = {Santorini, Beatrice},
  biburl = {https://www.bibsonomy.org/bibtex/234cdf6ddadd89376090e7dada2fc18ec/butonic},
  file = {:Santorini - Penn Treebank tag definitions.pdf:PDF},
  institution = {Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania},
  interhash = {818e72efd9e4b5fae3e51e88848100a0},
  intrahash = {34cdf6ddadd89376090e7dada2fc18ec},
  keywords = {dis pos tagging treebank},
  number = {MS-CIS-90-47},
  timestamp = {2014-03-26T23:25:56.000+0100},
  title = {Part-of-speech tagging guidelines for the {P}enn {T}reebank {P}roject},
  url = {ftp://ftp.cis.upenn.edu/pub/treebank/doc/tagguide.ps.gz},
  year = 1990
}

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。