mindspore.dataset.RenderedSST2Dataset

查看源文件
class mindspore.dataset.RenderedSST2Dataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, decode=False, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)[源代码]

RenderedSST2(Rendered Stanford Sentiment Treebank v2)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''val''test''all' 。默认值: None ,读取全部样本图片。

  • num_samples (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数,可以小于数据集总数。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 路径下不包含任何数据文件。

  • RuntimeError - 同时指定了 samplershuffle 参数。

  • RuntimeError - 同时指定了 samplernum_shards 参数或同时指定了 samplershard_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 - usage 参数取值不为 'train''val''test''all'

  • ValueError - num_parallel_workers 参数超过系统最大线程数。

  • ValueError - shard_id 参数值错误,小于0或者大于等于 num_shards

样例:

>>> import mindspore.dataset as ds
>>> rendered_sst2_dataset_dir = "/path/to/rendered_sst2_dataset_directory"
>>>
>>> # 1) Read all samples (image files) in rendered_sst2_dataset_dir with 8 threads
>>> dataset = ds.RenderedSST2Dataset(dataset_dir=rendered_sst2_dataset_dir,
...                                  usage="all", num_parallel_workers=8)
教程样例:

说明

入参 num_samplesshufflenum_shardsshard_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 samplernum_samplesshufflenum_shardsshard_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RenderedSST2数据集:

Rendered SST2是一个图像分类数据集,它是由SST2数据集中的数据生成的。数据集被分割成三份,每一份包含有两类(positive和negative): 在train这一份下共有6920张图像(3610张positive,3310张negative),在validation这一份下共有872张图像(444张positive,428张negative), 在test这一份下共有1821张图像(909张positive,912张negative)。

以下为原始RenderedSST2数据集的结构,您可以将数据集文件解压得到如下的文件结构,并通过MindSpore的API进行读取。

.
└── rendered_sst2_dataset_directory
     ├── train
     │    ├── negative
     │    │    ├── 0001.jpg
     │    │    ├── 0002.jpg
     │    │    ...
     │    └── positive
     │         ├── 0001.jpg
     │         ├── 0002.jpg
     │         ...
     ├── test
     │    ├── negative
     │    │    ├── 0001.jpg
     │    │    ├── 0002.jpg
     │    │    ...
     │    └── positive
     │         ├── 0001.jpg
     │         ├── 0002.jpg
     │         ...
     └── valid
          ├── negative
          │    ├── 0001.jpg
          │    ├── 0002.jpg
          │    ...
          └── positive
               ├── 0001.jpg
               ├── 0002.jpg
               ...

引用:

@inproceedings{socher-etal-2013-recursive,
    title     = {Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank},
    author    = {Socher, Richard and Perelygin, Alex and Wu, Jean and Chuang, Jason and Manning,
                  Christopher D. and Ng, Andrew and Potts, Christopher},
    booktitle = {Proceedings of the 2013 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing},
    month     = oct,
    year      = {2013},
    address   = {Seattle, Washington, USA},
    publisher = {Association for Computational Linguistics},
    url       = {https://www.aclweb.org/anthology/D13-1170},
    pages     = {1631--1642},
}

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。