格式转换

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MindSpore中可以把用于训练网络模型的数据集，转换为MindSpore特定的格式数据（MindSpore Record格式），从而更加方便地保存和加载数据。其目标是归一化用户的数据集，并进一步通过MindDataset接口实现数据的读取，并用于训练过程。

conversion

此外，MindSpore还针对部分数据场景进行了性能优化，使用MindSpore Record数据格式可以减少磁盘IO、网络IO开销，从而获得更好的使用体验。

MindSpore Record数据格式具备的特征如下：

  1. 实现数据统一存储、访问，使得训练时数据读取更加简便。

  2. 数据聚合存储、高效读取，使得训练时数据方便管理和移动。

  3. 高效的数据编解码操作，使得用户可以对数据操作无感知。

  4. 可以灵活控制数据切分的分区大小，实现分布式数据处理。

Record文件结构

如下图所示，MindSpore Record文件由数据文件和索引文件组成。

MindSpore Record

其中数据文件包含文件头、标量数据页、块数据页，用于存储用户归一化后的训练数据，且单个MindSpore Record文件建议小于20G，用户可将大数据集进行分片存储为多个MindSpore Record文件。

而索引文件则包含基于标量数据（如图像Label、图像文件名等）生成的索引信息，用于方便的检索、统计数据集信息。

数据文件中的文件头、标量数据页、块数据页的具体用途如下所示：

  • 文件头：是MindSpore Record文件的元信息，主要用来存储文件头大小、标量数据页大小、块数据页大小、Schema信息、索引字段、统计信息、文件分区信息、标量数据与块数据对应关系等。

  • 标量数据页：主要用来存储整型、字符串、浮点型数据，如图像的Label、图像的文件名、图像的长宽等信息，即适合用标量来存储的信息会保存在这里。

  • 块数据页：主要用来存储二进制串、NumPy数组等数据，如二进制图像文件本身、文本转换成的字典等。

值得注意的是，数据文件和索引文件均暂不支持重命名操作。

转换成Record格式

下面主要介绍如何将CV类数据和NLP类数据转换为MindSpore Record文件格式，并通过MindDataset接口，实现MindSpore Record文件的读取。

转换CV类数据集

本示例主要以包含100条记录的CV数据集并将其转换为MindSpore Record格式为例子，介绍如何将CV类数据集转换成MindSpore Record文件格式，并使用MindDataset接口读取。

首先，需要创建100张图片的数据集并对齐进行保存，其样本包含file_name（字符串）、label（整型）、 data（二进制）三个字段，然后使用MindDataset接口读取该MindSpore Record文件。

  1. 生成100张图像，并转换成MindSpore Record文件格式。

[1]:

from PIL import Image
from io import BytesIO

import mindspore.mindrecord as record


# 输出的MindSpore Record文件完整路径
MINDRECORD_FILE = "test.mindrecord"

# 定义包含的字段
cv_schema = {"file_name": {"type": "string"},
             "label": {"type": "int32"},
             "data": {"type": "bytes"}}

# 声明MindSpore Record文件格式
writer = record.FileWriter(file_name=MINDRECORD_FILE, shard_num=1, overwrite=True)
writer.add_schema(cv_schema, "it is a cv dataset")
writer.add_index(["file_name", "label"])

# 创建数据集
data = []
for i in range(100):
    sample = {}
    white_io = BytesIO()
    Image.new('RGB', ((i+1)*10, (i+1)*10), (255, 255, 255)).save(white_io, 'JPEG')
    image_bytes = white_io.getvalue()
    sample['file_name'] = str(i+1) + ".jpg"
    sample['label'] = i+1
    sample['data'] = white_io.getvalue()

    data.append(sample)
    if i % 10 == 0:
        writer.write_raw_data(data)
        data = []

if data:
    writer.write_raw_data(data)

writer.commit()

[1]:

MSRStatus.SUCCESS

从上面的打印结果MSRStatus.SUCCESS可以看出，数据集转换成功。在本篇后续的例子中如果数据集转换成功均可看到此打印结果。

  1. 通过MindDataset接口读取MindSpore Record文件格式。

[2]:

import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision as vision

# 读取MindSpore Record文件格式
data_set = ds.MindDataset(dataset_files=MINDRECORD_FILE)
decode_op = vision.Decode()
data_set = data_set.map(operations=decode_op, input_columns=["data"], num_parallel_workers=2)

# 样本计数
print("Got {} samples".format(data_set.get_dataset_size()))

Got 100 samples

转换NLP类数据集

本示例首先创建一个包含100条记录的MindSpore Record文件格式，其样本包含八个字段，均为整型数组，然后使用MindDataset接口读取该MindSpore Record文件。

为了方便展示，此处略去了将文本转换成字典序的预处理过程。

  1. 生成100条文本数据，并转换成MindSpore Record文件格式。

[3]:

import numpy as np
import mindspore.mindrecord as record

# 输出的MindSpore Record文件完整路径
MINDRECORD_FILE = "test.mindrecord"

# 定义样本数据包含的字段
nlp_schema = {"source_sos_ids": {"type": "int64", "shape": [-1]},
              "source_sos_mask": {"type": "int64", "shape": [-1]},
              "source_eos_ids": {"type": "int64", "shape": [-1]},
              "source_eos_mask": {"type": "int64", "shape": [-1]},
              "target_sos_ids": {"type": "int64", "shape": [-1]},
              "target_sos_mask": {"type": "int64", "shape": [-1]},
              "target_eos_ids": {"type": "int64", "shape": [-1]},
              "target_eos_mask": {"type": "int64", "shape": [-1]}}

# 声明MindSpore Record文件格式
writer = record.FileWriter(file_name=MINDRECORD_FILE, shard_num=1, overwrite=True)
writer.add_schema(nlp_schema, "Preprocessed nlp dataset.")

# 创建虚拟数据集
data = []
for i in range(100):
    sample = {"source_sos_ids": np.array([i, i + 1, i + 2, i + 3, i + 4], dtype=np.int64),
              "source_sos_mask": np.array([i * 1, i * 2, i * 3, i * 4, i * 5, i * 6, i * 7], dtype=np.int64),
              "source_eos_ids": np.array([i + 5, i + 6, i + 7, i + 8, i + 9, i + 10], dtype=np.int64),
              "source_eos_mask": np.array([19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27], dtype=np.int64),
              "target_sos_ids": np.array([28, 29, 30, 31, 32], dtype=np.int64),
              "target_sos_mask": np.array([33, 34, 35, 36, 37, 38], dtype=np.int64),
              "target_eos_ids": np.array([39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47], dtype=np.int64),
              "target_eos_mask": np.array([48, 49, 50, 51], dtype=np.int64)}
    data.append(sample)

    if i % 10 == 0:
        writer.write_raw_data(data)
        data = []

if data:
    writer.write_raw_data(data)

writer.commit()

[3]:

MSRStatus.SUCCESS

  1. 通过MindDataset接口读取MindSpore Record格式文件。

[4]:

import mindspore.dataset as ds

# 读取MindSpore Record文件格式
data_set = ds.MindDataset(dataset_files=MINDRECORD_FILE, shuffle=False)

# 样本计数
print("Got {} samples".format(data_set.get_dataset_size()))

# 打印部分数据
count = 0
for item in data_set.create_dict_iterator():
    print("source_sos_ids:", item["source_sos_ids"])
    count += 1
    if count == 10:
        break

Got 100 samples
source_sos_ids: [0 1 2 3 4]
source_sos_ids: [1 2 3 4 5]
source_sos_ids: [2 3 4 5 6]
source_sos_ids: [3 4 5 6 7]
source_sos_ids: [4 5 6 7 8]
source_sos_ids: [5 6 7 8 9]
source_sos_ids: [ 6  7  8  9 10]
source_sos_ids: [ 7  8  9 10 11]
source_sos_ids: [ 8  9 10 11 12]
source_sos_ids: [ 9 10 11 12 13]

Dataset转存MindRecord

MindSpore提供常用数据集加载和转换的接口，能够将常用的数据集转换为MindSpore Record文件格式。

更多数据集转换的详细说明参考API文档。

转存CIFAR-10数据集

通过调用Dataset.save接口，将CIFAR-10原始数据转换为MindSpore Record。

  1. 下载CIFAR-10数据集并解压到指定目录，并使用Cifar10Dataset加载。

[5]:

from download import download
from mindspore.dataset import Cifar10Dataset

url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/cifar-10-binary.tar.gz"

path = download(url, "./", kind="tar.gz", replace=True)
dataset = Cifar10Dataset("./cifar-10-batches-bin/")  # 加载数据

Downloading data from https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/cifar-10-binary.tar.gz (162.2 MB)

file_sizes: 100%|████████████████████████████| 170M/170M [00:26<00:00, 6.35MB/s]
Extracting tar.gz file...
Successfully downloaded / unzipped to ./

  1. 调用Dataset.save接口，将CIFAR-10数据集转换为MindSpore Record文件格式。

[6]:

dataset.save("cifar10.mindrecord")

  1. 通过MindDataset接口读取MindSpore Record文件格式。

[7]:

import os
from mindspore.dataset import MindDataset

# 读取MindSpore Record文件格式
data_set = MindDataset(dataset_files="cifar10.mindrecord")

# 样本计数
print("Got {} samples".format(data_set.get_dataset_size()))

if os.path.exists("cifar10.mindrecord") and os.path.exists("cifar10.mindrecord.db"):
    os.remove("cifar10.mindrecord")
    os.remove("cifar10.mindrecord.db")

Got 60000 samples