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mindspore.dataset.CelebADataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.CelebADataset(dataset_dir, num_parallel_workers=None, shuffle=None, usage='all', sampler=None, decode=False, extensions=None, num_samples=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)
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读取和解析CelebA数据集的源文件构建数据集。目前仅支持解析CelebA数据集中的 `list_attr_celeba.txt` 文件作为数据集的label。
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生成的数据集有两列 `[image, attr]` 。 `image` 列的数据类型为uint8。`attr` 列的数据类型为uint32，并以one-hot编码的形式生成。
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**参数：**
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- **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
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- **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
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- **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。
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- **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为'train'，'valid'，'test'或'all'。默认值：'all'，全部样本图片。
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- **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。
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- **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。
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- **extensions** (list[str], 可选) - 指定文件的扩展名，仅读取与指定扩展名匹配的文件到数据集中，默认值：None。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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 <https://www.mindspore.cn/docs/programming_guide/zh-CN/master/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
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**异常：**
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- **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含任何数据文件。
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- **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
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- **ValueError** - `usage` 参数取值不为'train'、'valid'、'test'或'all'。
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- **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
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- **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
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- **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
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- **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
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- **ValueError** - `shard_id` 参数值错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
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.. 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。
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.. list-table:: 配置 `sampler` 和 `shuffle` 的不同组合得到的预期排序结果
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:widths: 25 25 50
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:header-rows: 1
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* - 参数 `sampler`
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- 参数 `shuffle`
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- 预期数据顺序
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* - None
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- None
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- 随机排列
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* - None
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- True
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- 随机排列
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* - None
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- False
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- 顺序排列
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* - `sampler` 实例
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- None
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- 由 `sampler` 行为定义的顺序
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* - `sampler` 实例
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- True
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- 不允许
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* - `sampler` 实例
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- False
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- 不允许
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**关于CelebA数据集：**
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CelebFaces Attributes Dataset（CelebA）数据集是一个大规模的人脸属性数据集，拥有超过20万张名人图像，每个图像都有40个属性标注。此数据集包含了大量不同姿态、各种背景的人脸图像，种类丰富、数量庞大、标注充分。数据集总体包含：
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- 10177个不同的身份
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- 202599张人脸图像
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- 每张图像拥有5个五官位置标注，40个属性标签
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此数据集可用于各种计算机视觉任务的训练和测试，包括人脸识别、人脸检测、五官定位、人脸编辑和合成等。
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原始CelebA数据集结构：
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.. code-block::
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.
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└── CelebA
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├── README.md
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├── Img
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│ ├── img_celeba.7z
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│ ├── img_align_celeba_png.7z
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│ └── img_align_celeba.zip
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├── Eval
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│ └── list_eval_partition.txt
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└── Anno
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├── list_landmarks_celeba.txt
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├── list_landmarks_align_celeba.txt
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├── list_bbox_celeba.txt
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├── list_attr_celeba.txt
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└── identity_CelebA.txt
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您可以将上述Anno目录下的txt文件与Img目录下的文件解压放至同一目录，并通过MindSpore的API进行读取。
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.. code-block::
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.
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└── celeba_dataset_directory
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├── list_attr_celeba.txt
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├── 000001.jpg
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├── 000002.jpg
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├── 000003.jpg
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├── ...
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**引用：**
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.. code-block::
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@article{DBLP:journals/corr/LiuLWT14,
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author = {Ziwei Liu and Ping Luo and Xiaogang Wang and Xiaoou Tang},
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title = {Deep Learning Face Attributes in the Wild},
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journal = {CoRR},
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volume = {abs/1411.7766},
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year = {2014},
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url = {http://arxiv.org/abs/1411.7766},
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archivePrefix = {arXiv},
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eprint = {1411.7766},
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timestamp = {Tue, 10 Dec 2019 15:37:26 +0100},
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biburl = {https://dblp.org/rec/journals/corr/LiuLWT14.bib},
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bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org},
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howpublished = {http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html}
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}
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.add_sampler.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.d.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.use_sampler.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.zip.rst |