mindspore.dataset.dataloader

此模块提供用于加载数据集的迭代器。支持加载 Map Style 和 Iterable Style 数据集，并提供多进程并发加载。

数据加载器

mindspore.dataset.dataloader.DataLoader	数据加载器为给定的数据集提供迭代器。

数据集

mindspore.dataset.dataloader.Dataset	所有数据集的基类。
mindspore.dataset.dataloader.IterableDataset	可迭代数据集的基类。
mindspore.dataset.dataloader.TensorDataset	由 mindspore.Tensor 集合定义的数据集。

采样器

mindspore.dataset.dataloader.Sampler	采样器的基类。
mindspore.dataset.dataloader.SequentialSampler	按照顺序对数据集进行采样。
mindspore.dataset.dataloader.RandomSampler	对数据集进行随机采样。
mindspore.dataset.dataloader.BatchSampler	每次生成一个 mini-batch 索引的采样器。
mindspore.dataset.dataloader.DistributedSampler	将数据集进行分片用于分布式训练的采样器。

整理函数

mindspore.dataset.dataloader.default_collate	当在 DataLoader 中启用批处理时，默认使用此函数将批数据沿第一个维度进行拼接。
mindspore.dataset.dataloader.default_convert	当在 DataLoader 中禁用批处理时，默认使用此函数将NumPy数组类型的元素转换为 mindspore.Tensor 。
mindspore.dataset.dataloader._utils.collate.collate	根据输入批数据元素的类型，从 collate_fn_map 所定义的类型到整理函数映射中，选择相应函数对批数据进行整理。

工具

mindspore.dataset.dataloader.get_worker_info	获取当前 DataLoader 工作进程的信息。