mindflow.data.ExistedDataset

class mindflow.data.ExistedDataset(name=None, data_dir=None, columns_list=None, data_format='npy', constraint_type='Label', random_merge=True, data_config=None)

使用给定的数据路径创建数据集。

说明

目前支持 npy 数据格式。

参数：

• name (str, 可选) - 指定数据集的名称，默认值： None。如果 data_config 为 None，则 name 应不是 None。

• data_dir (Union[str, list, tuple], 可选) - 已存在数据文件的路径，默认值： None。如果 data_config 为 None， data_dir 不应为 None。

• columns_list (Union[str, list, tuple], 可选) - 数据集的列名列表，默认值： None。如果 data_config 为 None， columns_list 不应为 None。

• data_format (str, 可选) - 现有数据文件的格式，默认值： "npy"。

• constraint_type (str, 可选) - 指定创建的数据集的约束类型，默认值： "Label"，其他支持的类型可详见mindflow.data.Dataset。

• random_merge (bool, 可选) - 指定是否随机合并给定的数据集，默认值： True。

• data_config (ExistedDataConfig, 可选) - ExistedDataConfig实例，收集上述的信息，默认值： None。如果非 None，则将通过使用它来简化创建数据集类。如果为 None，则(name, data_dir, columns_list, data_format, constraint_type, random_merge)的信息用于替换。

异常：

• ValueError - 当 data_config 为 None 时，参数 name / data_dir / columns_list 为 None。

• TypeError - 如果 data_config 不是ExistedDataConfig的实例。

• ValueError - 如果 data_format 不是 "npy"。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> from mindflow.data import ExistedDataConfig, ExistedDataset
>>> data_config = ExistedDataConfig(name='exist',
...                                 data_dir=['./data.npy'],
...                                 columns_list=['input_data'], data_format="npy", constraint_type="Equation")
>>> dataset = ExistedDataset(data_config=data_config)