mindspore.dataset.RandomDataset
- class mindspore.dataset.RandomDataset(total_rows=None, schema=None, columns_list=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, cache=None, shuffle=None, num_shards=None, shard_id=None)[源代码]
生成随机数据的源数据集。
- 参数:
total_rows (int, 可选) - 随机生成样本数据的数量。默认值:
None
,生成随机数量的样本。schema (Union[str,
Schema
], 可选) - 数据格式策略,用于指定读取数据列的数据类型、数据维度等信息。 支持传入JSON文件路径或mindspore.dataset.Schema
构造的对象。默认值:None
。columns_list (list[str], 可选) - 指定生成数据集的列名。默认值:
None
,生成的数据列将以”c0”、”c1”、”c2” … “cn”的规则命名。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。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。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。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。
- 异常:
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 - 如果 shard_id 取值不在[0, num_shards )范围。
TypeError - total_rows 的类型不是int。
TypeError - num_shards 的类型不是int。
TypeError - num_parallel_workers 的类型不是int。
TypeError - shuffle 的类型不是bool。
TypeError - columns_list 的类型不是list。
样例:
>>> from mindspore import dtype as mstype >>> import mindspore.dataset as ds >>> >>> schema = ds.Schema() >>> schema.add_column('image', de_type=mstype.uint8, shape=[2]) >>> schema.add_column('label', de_type=mstype.uint8, shape=[1]) >>> # apply dataset operations >>> ds1 = ds.RandomDataset(schema=schema, total_rows=50, num_parallel_workers=4)
- 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。 |