mindspore.dataset.Places365Dataset
- class mindspore.dataset.Places365Dataset(dataset_dir, usage=None, small=True, decode=False, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)[源代码]
Places365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uint32。
- 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-standard'
、'train-challenge'
或'val'
。默认值:None
,将使用'train-standard'
。small (bool, 可选) - 是否使用256*256的低分辨率图像(True)或高分辨率图像(False)。默认值:
True
,使用低分辨率图像。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。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 (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。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 - num_parallel_workers 参数超过系统最大线程数。
ValueError - shard_id 参数错误,参数小于0或者大于等于 num_shards 。
ValueError - usage 不是
'train-standard'
、'train-challenge'
或'val'
。
样例:
>>> import mindspore.dataset as ds >>> place365_dataset_dir = "/path/to/place365_dataset_directory" >>> >>> # Read 3 samples from Places365 dataset >>> dataset = ds.Places365Dataset(dataset_dir=place365_dataset_dir, usage='train-standard', ... small=True, decode=True, num_samples=3)
- 教程样例:
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 )
关于Places365数据集:
在Places2数据库上训练的卷积神经网络(CNN)可用于场景识别,也可用于视觉识别的通用深度场景特征。
Places作者向公众发布了Places365-Standard数据集和Places365-Challenge数据集。 Places365-Standard数据集是Places2数据库的核心集,该数据库已用于训练Places365-CNN。 Places作者将在未来的Places365-Standard数据集上添加其他类型的标注。 Places365-Challenge数据集是Places2数据库的竞赛数据集,与Places365-Standard数据集相比,该数据库有620万张额外的图像。此数据集用于2016年的Places挑战赛。
可以将原始的Places365数据集文件解压缩到此目录结构中,并由MindSpore的API读取。
. └── categories_places365 ├── places365_train-standard.txt ├── places365_train-challenge.txt ├── val_large/ │ ├── Places365_val_00000001.jpg │ ├── Places365_val_00000002.jpg │ ├── Places365_val_00000003.jpg │ ├── ... ├── val_256/ │ ├── ... ├── data_large_standard/ │ ├── ... ├── data_256_standard/ │ ├── ... ├── data_large_challenge/ │ ├── ... ├── data_256_challenge / │ ├── ...
引用:
article{zhou2017places, title={Places: A 10 million Image Database for Scene Recognition}, author={Zhou, Bolei and Lapedriza, Agata and Khosla, Aditya and Oliva, Aude and Torralba, Antonio}, journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence}, year={2017}, publisher={IEEE} }
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。 |