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mindspore.dataset.NumpySlicesDataset.rst 4.2 kB

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  1. mindspore.dataset.NumpySlicesDataset
  2. =====================================
  3. .. py:class:: mindspore.dataset.NumpySlicesDataset(data, column_names=None, num_samples=None, num_parallel_workers=1, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None)
  4. 由Python数据构建数据集。生成的数据集的列名和列类型取决于用户传入的Python数据。
  5. **参数:**
  6. - **data** (Union[list, tuple, dict]) - 输入的Python数据。支持的数据类型包括:list、tuple、dict和其他NumPy格式。
  7. 输入数据将沿着第一个维度切片,并生成额外的行。如果输入是单个list,则将生成一个数据列,若是嵌套多个list,则生成多个数据列。不建议通过这种方式加载大量的数据,因为可能会在数据加载到内存时等待较长时间。
  8. - **column_names** (list[str], 可选) - 指定数据集生成的列名,默认值:None,不指定。
  9. 如果未指定该参数,且当输入数据的类型是dict时,输出列名称将被命名为dict的键名,否则它们将被统一命名为column_0,column_1...。
  10. - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值:None,所有样本。
  11. - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数,默认值:1。
  12. - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。
  13. 只有输入的 `data` 参数带有可随机访问属性(`__getitem__`)时,才可以指定该参数。默认值:None,下表中会展示不同配置的预期行为。
  14. - **sampler** (Union[Sampler, Iterable], 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器。
  15. 只有输入的 `data` 参数带有可随机访问属性(`__getitem__`)时,才可以指定该参数。默认值:None,下表中会展示不同配置的预期行为。
  16. - **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。
  17. - **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。
  18. .. note:: 此数据集可以指定参数 `sampler` ,但参数 `sampler` 和参数 `shuffle` 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。
  19. .. list-table:: 配置 `sampler` 和 `shuffle` 的不同组合得到的预期排序结果
  20. :widths: 25 25 50
  21. :header-rows: 1
  22. * - 参数 `sampler`
  23. - 参数 `shuffle`
  24. - 预期数据顺序
  25. * - None
  26. - None
  27. - 随机排列
  28. * - None
  29. - True
  30. - 随机排列
  31. * - None
  32. - False
  33. - 顺序排列
  34. * - `sampler` 实例
  35. - None
  36. - 由 `sampler` 行为定义的顺序
  37. * - `sampler` 实例
  38. - True
  39. - 不允许
  40. * - `sampler` 实例
  41. - False
  42. - 不允许
  43. **异常:**
  44. - **RuntimeError** - `column_names` 列表的长度与数据的输出列表长度不匹配。
  45. - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
  46. - **ValueError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
  47. - **ValueError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
  48. - **ValueError** - 指定了 `num_shards` 参数,但是未指定 `shard_id` 参数。
  49. - **ValueError** - 指定了 `shard_id` 参数,但是未指定 `num_shards` 参数。
  50. - **ValueError** - `shard_id` 参数值错误(小于0或者大于等于 `num_shards` )。
  51. .. include:: mindspore.dataset.Dataset.add_sampler.rst
  52. .. include:: mindspore.dataset.Dataset.rst
  53. .. include:: mindspore.dataset.Dataset.b.rst
  54. .. include:: mindspore.dataset.Dataset.c.rst
  55. .. include:: mindspore.dataset.Dataset.d.rst
  56. .. include:: mindspore.dataset.Dataset.use_sampler.rst
  57. .. include:: mindspore.dataset.Dataset.zip.rst