mindspore.dataset.SemeionDataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.SemeionDataset(dataset_dir, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)

    Semeion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的路径。
        - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值： ``None`` ，所有图像样本。
        - **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 :func:`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。一般在 `数据并行模式训练 <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.5.0/model_train/parallel/data_parallel.html#数据并行模式加载数据集>`_ 的时候使用。
        - **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** (:class:`~.dataset.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 <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.5.0/model_train/dataset/cache.html>`_ 。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 `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** - 如果 `shard_id` 取值不在[0, `num_shards` )范围。

    教程样例：
        - `使用数据Pipeline加载 & 处理数据集
          <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.5.0/api_python/samples/dataset/dataset_gallery.html>`_

    .. note:: 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。

    .. include:: mindspore.dataset.sampler.txt

    **关于SEMEION数据集：**

    该数据集由意大利布雷西亚Tactile Srl创建（http://www.tattil.it），并于1994年捐赠给意大利罗马Semeion通信科学研究中心（http://www.semeion.it），用于机器学习研究。
    此数据集由1593条样本记录（行）和256个属性（列）组成。每条记录代表一个手写数字，最初扫描的分辨率为256灰度。
    数据集拉伸了每个原始扫描图像的每个像素，然后在0和1之间缩放（将值低于灰度值127的每个像素（包括127）设置为0，并将灰度值超过127的每个像素设置为1）。
    最后，每个二进制图像再次缩放为一个16x16的方形图像。

    .. code-block::

        .
        └── semeion_dataset_dir
            └──semeion.data
            └──semeion.names

    **引用：**

    .. code-block::

        @article{
          title={The Theory of Independent Judges, in Substance Use & Misuse 33(2)1998, pp 439-461},
          author={M Buscema, MetaNet},
        }


.. include:: mindspore.dataset.api_list_vision.txt