mindspore/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.USPSDatas...

70 lines
4.2 KiB
ReStructuredText
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

mindspore.dataset.USPSDataset
=============================
.. py:class:: mindspore.dataset.USPSDataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)
USPSU.S. Postal Service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路径。
- **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集,可取值为 ``'train'````'test'````'all'``
取值为 ``'train'`` 时将会读取7,291个样本取值为 ``'test'`` 时将会读取2,007个测试样本取值为 ``'all'`` 时将会读取全部9,298个样本。默认值 ``None`` ,读取全部样本。
- **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值: ``None`` ,读取所有数据集。
- **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** (Union[bool, :class:`~.dataset.Shuffle`], 可选) - 每个epoch中数据混洗的模式支持传入bool类型或枚举类型进行指定。默认值 ``Shuffle.GLOBAL``
如果 `shuffle```False`` ,则不混洗;如果 `shuffle```True`` ,等同于将 `shuffle` 设置为 ``Shuffle.GLOBAL``
通过传入枚举变量设置数据混洗的模式:
- ``Shuffle.GLOBAL`` :混洗文件和样本。
- ``Shuffle.FILES`` :仅混洗文件。
- **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时数据集划分的片数。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/tutorials/zh-CN/master/parallel/data_parallel.html#数据集加载>`_ 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/tutorials/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值: ``None`` ,不使用缓存。
异常:
- **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含数据文件。
- **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** - `usage` 参数无效。
- **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/master/api_python/samples/dataset/dataset_gallery.html>`_
**关于USPS数据集**
USPS是美国邮政服务公司从信封中自动扫描的数字数据集包含总共9,298个16×16像素灰度样本。
数据集中的图片内容已被预处理为居中和归一化,并集中了多种样式的字体。
以下是原始的USPS数据集结构。可以将数据集文件下载并解压缩到此目录结构中并通过MindSpore的API读取。
.. code-block::
.
└── usps_dataset_dir
├── usps
├── usps.t
**引用:**
.. code-block::
@article{hull1994database,
title={A database for handwritten text recognition research},
author={Hull, Jonathan J.},
journal={IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence},
volume={16},
number={5},
pages={550--554},
year={1994},
publisher={IEEE}
}
.. include:: mindspore.dataset.api_list_vision.rst