mindspore.dataset.OmniglotDataset

class mindspore.dataset.OmniglotDataset(dataset_dir, background=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, decode=False, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)

Omniglot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int32。

参数：

• dataset_dir (str) - 包含数据集文件的根目录路径。

• background (bool, 可选) - 是否使用 'background' 集来创建数据集，否则使用 'evaluation' 集创建数据集。默认值： None ，将被设为 True 。

• num_samples (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。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。

样例：

>>> import mindspore.dataset as ds
>>> omniglot_dataset_dir = "/path/to/omniglot_dataset_directory"
>>> dataset = ds.OmniglotDataset(dataset_dir=omniglot_dataset_dir,
...                              num_parallel_workers=8)

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Omniglot数据集：

Omniglot数据集是为开发更像人类的学习算法而设计的。它包含来自50个不同字母的1623个不同的手写字符。 这1623个字符中的每一个都是由20个不同的人通过亚马逊的Mechanical Turk在线绘制的。每张图片都与一个 笔画数据配对，由形如[x，y，t]的坐标、时间序列表示，时间单位为毫秒。

您可以解压原始Omniglot数据集文件构建成如下目录结构，并通过MindSpore的API进行读取。

.
└── omniglot_dataset_directory
     ├── images_background/
     │    ├── character_class1/
     ├    ├──── 01.jpg
     │    ├──── 02.jpg
     │    ├── character_class2/
     ├    ├──── 01.jpg
     │    ├──── 02.jpg
     │    ├── ...
     ├── images_evaluation/
     │    ├── character_class1/
     ├    ├──── 01.jpg
     │    ├──── 02.jpg
     │    ├── character_class2/
     ├    ├──── 01.jpg
     │    ├──── 02.jpg
     │    ├── ...

引用：

@article{lake2015human,
    title={Human-level concept learning through probabilistic program induction},
    author={Lake, Brenden M and Salakhutdinov, Ruslan and Tenenbaum, Joshua B},
    journal={Science},
    volume={350},
    number={6266},
    pages={1332--1338},
    year={2015},
    publisher={American Association for the Advancement of Science}
}

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	创建数据集迭代器，返回字典形式的样本，其中键为列名，值为数据。
mindspore.dataset.Dataset.create_tuple_iterator	创建数据集迭代器，返回列表形式的样本，其中的元素为各列数据。

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。