mindspore/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.TextFileD...

35 lines
3.0 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.TextFileDataset
==================================
.. py:class:: mindspore.dataset.TextFileDataset(dataset_files, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)
读取和解析文本文件构建数据集。生成的数据集有一个数据列:`[text]`类型为string。
参数:
- **dataset_files** (Union[str, list[str]]) - 数据集文件路径支持单文件路径字符串、多文件路径字符串列表或可被glob库模式匹配的字符串文件列表将在内部进行字典排序。
- **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值: ``None`` ,读取所有样本。
- **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。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:
- **ValueError** - `dataset_files` 参数所指向的文件无效或不存在。
- **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
- **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** - 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>`_
.. include:: mindspore.dataset.api_list_nlp.rst