# 比较与torchtext.datasets.IWSLT2017的差异 [![查看源文件](https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg)](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/docs/mindspore/source_zh_cn/note/api_mapping/pytorch_diff/IWSLT2017.md) ## torchtext.datasets.IWSLT2017 ```python class torchtext.datasets.IWSLT2017( root: str = '.data', split: Union[List[str], str] = ('train', 'valid', 'test'), language_pair: Sequence = ('de', 'en')) ``` 更多内容详见[torchtext.datasets.IWSLT2017](https://pytorch.org/text/0.9.0/datasets.html#iwslt2017)。 ## mindspore.dataset.IWSLT2017Dataset ```python class mindspore.dataset.IWSLT2017Dataset( dataset_dir, usage=None, language_pair=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, cache=None) ``` 更多内容详见[mindspore.dataset.IWSLT2017Dataset](https://mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/dataset/mindspore.dataset.IWSLT2017Dataset.html#mindspore.dataset.IWSLT2017Dataset)。 ## 差异对比 PyTorch:读取IWSLT2017数据集。 MindSpore:读取IWSLT2017数据集,不支持下载。 | 分类 | 子类 |PyTorch | MindSpore | 差异 | | --- | --- | --- | --- |--- | |参数 | 参数1 | root | dataset_dir | - | | | 参数2 | split | usage |- | | | 参数3 | language_pair | language_pair |- | | | 参数4 | - | num_samples | 指定从数据集中读取的样本数 | | | 参数5 | - | num_parallel_workers | 指定读取数据的工作线程数 | | | 参数6 | - | shuffle | 指定是否混洗数据集 | | | 参数7 | - | num_shards | 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数 | | | 参数8 | - | shard_id | 指定分布式训练时使用的分片ID号 | | | 参数9 | - | cache | 指定单节点数据缓存服务 | ## 代码示例 ```python # PyTorch import torchtext.datasets as datasets root = "/path/to/dataset_root/" train_iter, valid_iter, test_iter = datasets.IWSLT2017(root, split=('train', 'valid', 'test')) data = next(iter(train_iter)) # MindSpore import mindspore.dataset as ds # Download IWSLT2017 dataset files, unzip into the following structure # . # └── /path/to/dataset_directory/ # └── DeEnItNlRo # └── DeEnItNlRo # └── DeEnItNlRo-DeEnItNlRo # ├── IWSLT17.TED.dev2010.de-en.de.xml # ├── train.tags.de-en.de # ├── ... root = "/path/to/dataset_directory/" dataset = ds.IWSLT2017Dataset(root, usage='all') data = next(iter(dataset)) ```