数据集加载

     

概述

MindSpore支持加载图像领域常用的数据集,用户可以直接使用mindspore.dataset中对应的类实现数据集的加载。目前支持的常用数据集及对应的数据集类如下表所示。

图像数据集 数据集类 数据集简介
MNIST MnistDataset MNIST是一个大型手写数字图像数据集,拥有60,000张训练图像和10,000张测试图像,常用于训练各种图像处理系统。
CIFAR-10 Cifar10Dataset CIFAR-10是一个微小图像数据集,包含10种类别下的60,000张32x32大小彩色图像,平均每种类别6,000张,其中5,000张为训练集,1,000张为测试集。
CIFAR-100 Cifar100Dataset CIFAR-100与CIFAR-10类似,但拥有100种类别,平均每种类别600张,其中500张为训练集,100张为测试集。
CelebA CelebADataset CelebA是一个大型人脸图像数据集,包含超过200,000张名人人脸图像,每张图像拥有40个特征标记。
PASCAL-VOC VOCDataset PASCAL-VOC是一个常用图像数据集,被广泛用于目标检测、图像分割等计算机视觉领域。
COCO CocoDataset COCO是一个大型目标检测、图像分割、姿态估计数据集。
CLUE CLUEDataset CLUE是一个大型中文语义理解数据集。

MindSpore还支持加载多种数据存储格式下的数据集,用户可以直接使用mindspore.dataset中对应的类加载磁盘中的数据文件。目前支持的数据格式及对应加载方式如下表所示。

数据格式 数据集类 数据格式简介
MindRecord MindDataset MindRecord是MindSpore的自研数据格式,具有读写高效、易于分布式处理等优势。
Manifest ManifestDataset Manifest是华为ModelArts支持的一种数据格式,描述了原始文件和标注信息,可用于标注、训练、推理场景。
TFRecord TFRecordDataset TFRecord是TensorFlow定义的一种二进制数据文件格式。
NumPy NumpySlicesDataset NumPy数据源指的是已经读入内存中的NumPy arrays格式数据集。
Text File TextFileDataset Text File指的是常见的文本格式数据。
CSV File CSVDataset CSV指逗号分隔值,其文件以纯文本形式存储表格数据。

MindSpore也同样支持使用GeneratorDataset自定义数据集的加载方式,用户可以根据需要实现自己的数据集类。

更多详细的数据集加载接口说明,参见API文档

常用数据集加载

下面将介绍几种常用数据集的加载方式。

CIFAR-10/100数据集

下载CIFAR-10数据集并解压,目录结构如下。

└─cifar-10-batches-bin
    ├── batches.meta.txt
    ├── data_batch_1.bin
    ├── data_batch_2.bin
    ├── data_batch_3.bin
    ├── data_batch_4.bin
    ├── data_batch_5.bin
    ├── readme.html
    └── test_batch.bin

下面的样例通过Cifar10Dataset接口加载CIFAR-10数据集,使用顺序采样器获取其中5个样本,然后展示了对应图片的形状和标签。

CIFAR-100数据集和MNIST数据集的加载方式也与之类似。

import mindspore.dataset as ds

DATA_DIR = "cifar-10-batches-bin/"

sampler = ds.SequentialSampler(num_samples=5)
dataset = ds.Cifar10Dataset(DATA_DIR, sampler=sampler)

for data in dataset.create_dict_iterator():
    print("Image shape:", data['image'].shape, ", Label:", data['label'])

输出结果如下:

Image shape: (32, 32, 3) , Label: 6
Image shape: (32, 32, 3) , Label: 9
Image shape: (32, 32, 3) , Label: 9
Image shape: (32, 32, 3) , Label: 4
Image shape: (32, 32, 3) , Label: 1

VOC数据集

VOC数据集有多个版本,此处以VOC2012为例。下载VOC2012数据集并解压,目录结构如下。

└─ VOCtrainval_11-May-2012
    └── VOCdevkit
        └── VOC2012
            ├── Annotations
            ├── ImageSets
            ├── JPEGImages
            ├── SegmentationClass
            └── SegmentationObject

下面的样例通过VOCDataset接口加载VOC2012数据集,分别演示了将任务指定为分割(Segmentation)和检测(Detection)时的原始图像形状和目标形状。

import mindspore.dataset as ds

DATA_DIR = "VOCtrainval_11-May-2012/VOCdevkit/VOC2012/"

dataset = ds.VOCDataset(DATA_DIR, task="Segmentation", usage="train", num_samples=2, decode=True, shuffle=False)

print("[Segmentation]:")
for data in dataset.create_dict_iterator():
    print("image shape:", data["image"].shape)
    print("target shape:", data["target"].shape)

dataset = ds.VOCDataset(DATA_DIR, task="Detection", usage="train", num_samples=1, decode=True, shuffle=False)

print("[Detection]:")
for data in dataset.create_dict_iterator():
    print("image shape:", data["image"].shape)
    print("bbox shape:", data["bbox"].shape)

输出结果如下:

[Segmentation]:
image shape: (281, 500, 3)
target shape: (281, 500, 3)
image shape: (375, 500, 3)
target shape: (375, 500, 3)
[Detection]:
image shape: (442, 500, 3)
bbox shape: (2, 4)

COCO数据集

COCO数据集有多个版本,此处以COCO2017的验证数据集为例。下载COCO2017的验证集检测任务标注全景分割任务标注并解压,只取其中的验证集部分,按以下目录结构存放。

└─ COCO
    ├── val2017
    └── annotations
        ├── instances_val2017.json
        ├── panoptic_val2017.json
        └── person_keypoints_val2017.json

下面的样例通过CocoDataset接口加载COCO2017数据集,分别演示了将任务指定为目标检测(Detection)、背景分割(Stuff)、关键点检测(Keypoint)和全景分割(Panoptic)时获取到的不同数据。

import mindspore.dataset as ds

DATA_DIR = "COCO/val2017/"
ANNOTATION_FILE = "COCO/annotations/instances_val2017.json"
KEYPOINT_FILE = "COCO/annotations/person_keypoints_val2017.json"
PANOPTIC_FILE = "COCO/annotations/panoptic_val2017.json"

dataset = ds.CocoDataset(DATA_DIR, annotation_file=ANNOTATION_FILE, task="Detection", num_samples=1)
for data in dataset.create_dict_iterator():
    print("Detection:", data.keys())

dataset = ds.CocoDataset(DATA_DIR, annotation_file=ANNOTATION_FILE, task="Stuff", num_samples=1)
for data in dataset.create_dict_iterator():
    print("Stuff:", data.keys())

dataset = ds.CocoDataset(DATA_DIR, annotation_file=KEYPOINT_FILE, task="Keypoint", num_samples=1)
for data in dataset.create_dict_iterator():
    print("Keypoint:", data.keys())

dataset = ds.CocoDataset(DATA_DIR, annotation_file=PANOPTIC_FILE, task="Panoptic", num_samples=1)
for data in dataset.create_dict_iterator():
    print("Panoptic:", data.keys())

输出结果如下:

Detection: dict_keys(['image', 'bbox', 'category_id', 'iscrowd'])
Stuff: dict_keys(['image', 'segmentation', 'iscrowd'])
Keypoint: dict_keys(['image', 'keypoints', 'num_keypoints'])
Panoptic: dict_keys(['image', 'bbox', 'category_id', 'iscrowd', 'area'])

特定格式数据集加载

下面将介绍几种特定格式数据集文件的加载方式。

MindRecord数据格式

MindRecord是MindSpore定义的一种数据格式,使用MindRecord能够获得更好的性能提升。

阅读数据格式转换章节,了解如何将数据集转化为MindSpore数据格式。

下面的样例通过MindDataset接口加载MindRecord文件,并展示已加载数据的标签。

import mindspore.dataset as ds

DATA_FILE = ["mindrecord_file_0", "mindrecord_file_1", "mindrecord_file_2"]
mindrecord_dataset = ds.MindDataset(DATA_FILE)

for data in mindrecord_dataset.create_dict_iterator(output_numpy=True):
    print(data["label"])

Manifest数据格式

Manifest是华为ModelArts支持的数据格式文件,详细说明请参见Manifest文档

下面的样例通过ManifestDataset接口加载Manifest文件,并展示已加载数据的标签。

import mindspore.dataset as ds

DATA_FILE = "manifest_file"
manifest_dataset = ds.ManifestDataset(DATA_FILE)

for data in manifest_dataset.create_dict_iterator():
    print(data["label"])

TFRecord数据格式

TFRecord是TensorFlow定义的一种二进制数据文件格式。

下面的样例通过TFRecordDataset接口加载TFRecord文件,并介绍了两种不同的数据集格式设定方案。

  1. 传入数据集路径或TFRecord文件列表,创建TFRecordDataset对象。

    import mindspore.dataset as ds
    
    DATA_FILE = ["tfrecord_file_0", "tfrecord_file_1", "tfrecord_file_2"]
    tfrecord_dataset = ds.TFRecordDataset(DATA_FILE)
    
  2. 用户可以通过编写Schema文件或创建Schema对象,设定数据集格式及特征。

    • 编写Schema文件

      将数据集格式和特征按JSON格式写入Schema文件,示例如下:

      {
       "columns": {
           "image": {
               "type": "uint8",
               "rank": 1
               },
           "label" : {
               "type": "string",
               "rank": 1
               }
           "id" : {
               "type": "int64",
               "rank": 0
               }
           }
       }
      
      • columns:列信息字段,需要根据数据集的实际列名定义。上面的示例中,数据集列为imagelabelid

      然后在创建TFRecordDataset时将Schema文件路径传入。

      SCHEMA_DIR = "dataset_schema_path/schema.json"
      tfrecord_dataset = ds.TFRecordDataset(DATA_FILE, schema=SCHEMA_DIR)
      
    • 创建Schema对象

      创建Schema对象,为其添加自定义字段,然后在创建数据集对象时传入。

      from mindspore import dtype as mstype
      schema = ds.Schema()
      schema.add_column('image', de_type=mstype.uint8)
      schema.add_column('label', de_type=mstype.int32)
      tfrecord_dataset = ds.TFRecordDataset(DATA_FILE, schema=schema)
      

NumPy数据格式

如果所有数据已经读入内存,可以直接使用NumpySlicesDataset类将其加载。

下面的样例分别介绍了通过NumpySlicesDataset加载arrays数据、 list数据和dict数据的方式。

  • 加载NumPy arrays数据

    import numpy as np
    import mindspore.dataset as ds
    
    np.random.seed(6)
    features, labels = np.random.sample((4, 2)), np.random.sample((4, 1))
    
    data = (features, labels)
    dataset = ds.NumpySlicesDataset(data, column_names=["col1", "col2"], shuffle=False)
    
    for data in dataset:
        print(data[0], data[1])
    

    输出结果如下:

    [0.89286015 0.33197981] [0.33540785]
    [0.82122912 0.04169663] [0.62251943]
    [0.10765668 0.59505206] [0.43814143]
    [0.52981736 0.41880743] [0.73588211]
    
  • 加载Python list数据

    
    import mindspore.dataset as ds
    
    data1 = [[1, 2], [3, 4]]
    
    dataset = ds.NumpySlicesDataset(data1, column_names=["col1"], shuffle=False)
    
    for data in dataset:
        print(data[0])
    

    输出结果如下:

    [1 2]
    [3 4]
    
  • 加载Python dict数据

    import mindspore.dataset as ds
    
    data1 = {"a": [1, 2], "b": [3, 4]}
    
    dataset = ds.NumpySlicesDataset(data1, column_names=["col1", "col2"], shuffle=False)
    
    for data in dataset.create_dict_iterator():
        print(data)
    

    输出结果如下:

    {'col1': Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 1), 'col2': Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 3)}
    {'col1': Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 2), 'col2': Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 4)}
    

CSV数据格式

下面的样例通过CSVDataset加载CSV格式数据集文件,并展示了已加载数据的标签。

Text格式数据集文件的加载方式与CSV文件类似。

import mindspore.dataset as ds

DATA_FILE = ["csv_file_0", "csv_file_1", "csv_file_2"]
csv_dataset = ds.CSVDataset(DATA_FILE)

for data in csv_dataset.create_dict_iterator(output_numpy=True):
    print(data["1"])

自定义数据集加载

对于目前MindSpore不支持直接加载的数据集,可以通过构造GeneratorDataset对象实现自定义方式的加载,或者将其转换成MindRecord数据格式。下面分别展示几种不同的自定义数据集加载方法,为了便于对比,生成的随机数据保持相同。

构造数据集生成函数

构造生成函数定义数据返回方式,再使用此函数构建自定义数据集对象。此方法适用于简单场景。

import numpy as np
import mindspore.dataset as ds

np.random.seed(58)
data = np.random.sample((5, 2))
label = np.random.sample((5, 1))

def GeneratorFunc():
    for i in range(5):
        yield (data[i], label[i])

dataset = ds.GeneratorDataset(GeneratorFunc, ["data", "label"])

for sample in dataset.create_dict_iterator():
    print(sample["data"], sample["label"])

输出结果如下:

[0.36510558 0.45120592] [0.78888122]
[0.49606035 0.07562207] [0.38068183]
[0.57176158 0.28963401] [0.16271622]
[0.30880446 0.37487617] [0.54738768]
[0.81585667 0.96883469] [0.77994068]

构造可迭代的数据集类

构造数据集类实现__iter____next__方法,再使用此类的对象构建自定义数据集对象。相比于直接定义生成函数,使用数据集类能够实现更多的自定义功能。

import numpy as np
import mindspore.dataset as ds

class IterDatasetGenerator:
    def __init__(self):
        np.random.seed(58)
        self.__index = 0
        self.__data = np.random.sample((5, 2))
        self.__label = np.random.sample((5, 1))

    def __next__(self):
        if self.__index >= len(self.__data):
            raise StopIteration
        else:
            item = (self.__data[self.__index], self.__label[self.__index])
            self.__index += 1
            return item

    def __iter__(self):
        self.__index = 0
        return self

    def __len__(self):
        return len(self.__data)

dataset_generator = IterDatasetGenerator()
dataset = ds.GeneratorDataset(dataset_generator, ["data", "label"], shuffle=False)

for data in dataset.create_dict_iterator():
    print(data["data"], data["label"])

输出结果如下:

[0.36510558 0.45120592] [0.78888122]
[0.49606035 0.07562207] [0.38068183]
[0.57176158 0.28963401] [0.16271622]
[0.30880446 0.37487617] [0.54738768]
[0.81585667 0.96883469] [0.77994068]

构造可随机访问的数据集类

构造数据集类实现__getitem__方法,再使用此类的对象构建自定义数据集对象。此方法可以用于实现分布式训练。

import numpy as np
import mindspore.dataset as ds

class GetDatasetGenerator:
    def __init__(self):
        np.random.seed(58)
        self.__data = np.random.sample((5, 2))
        self.__label = np.random.sample((5, 1))

    def __getitem__(self, index):
        return (self.__data[index], self.__label[index])

    def __len__(self):
        return len(self.__data)

dataset_generator = GetDatasetGenerator()
dataset = ds.GeneratorDataset(dataset_generator, ["data", "label"], shuffle=False)

for data in dataset.create_dict_iterator():
    print(data["data"], data["label"])

输出结果如下:

[0.36510558 0.45120592] [0.78888122]
[0.49606035 0.07562207] [0.38068183]
[0.57176158 0.28963401] [0.16271622]
[0.30880446 0.37487617] [0.54738768]
[0.81585667 0.96883469] [0.77994068]

如果用户希望实现分布式训练,则需要在此方式的基础上,在采样器类中实现__iter__方法,每次返回采样数据的索引。需要补充的代码如下:

import math

class MySampler():
    def __init__(self, dataset, local_rank, world_size):
        self.__num_data = len(dataset)
        self.__local_rank = local_rank
        self.__world_size = world_size
        self.samples_per_rank = int(math.ceil(self.__num_data / float(self.__world_size)))
        self.total_num_samples = self.samples_per_rank * self.__world_size

    def __iter__(self):
        indices = list(range(self.__num_data))
        indices.extend(indices[:self.total_num_samples-len(indices)])
        indices = indices[self.__local_rank:self.total_num_samples:self.__world_size]
        return iter(indices)

    def __len__(self):
        return self.samples_per_rank

dataset_generator = GetDatasetGenerator()
sampler = MySampler(dataset_generator, local_rank=0, world_size=2)
dataset = ds.GeneratorDataset(dataset_generator, ["data", "label"], shuffle=False, sampler=sampler)

for data in dataset.create_dict_iterator():
    print(data["data"], data["label"])

输出结果如下:

[0.36510558 0.45120592] [0.78888122]
[0.57176158 0.28963401] [0.16271622]
[0.81585667 0.96883469] [0.77994068]