mindspore.dataset.Dataset.create_tuple_iterator

mindspore.dataset.Dataset.create_tuple_iterator(columns=None, num_epochs=- 1, output_numpy=False, do_copy=True)

基于数据集对象创建迭代器。输出数据为 numpy.ndarray 组成的列表。

可以通过参数 columns 指定输出的所有列名及列的顺序。如果columns未指定，列的顺序将保持不变。

参数：

• columns (list[str], 可选) - 用于指定输出的数据列和列的顺序。默认值： None ，输出所有数据列。

• num_epochs (int, 可选) - 迭代器可以迭代的最大次数。默认值： -1 ，迭代器可以迭代无限次。

• output_numpy (bool, 可选) - 输出的数据是否转为NumPy类型。如果为 False ，迭代器输出的每列数据类型为 mindspore.Tensor，否则为NumPy。默认值： False 。

• do_copy (bool, 可选) - 当参数 output_numpy 为 False ，即输出数据类型为 mindspore.Tensor 时，可以将此参数指定为 False 以减少拷贝，获得更好的性能。默认值： True 。

返回：

TupleIterator，基于数据集对象创建的元组迭代器。

样例：

>>> import mindspore.dataset as ds
>>> dataset = ds.GeneratorDataset([i for i in range(10)], "column1")
>>> iterator = dataset.create_tuple_iterator()
>>> for item in iterator:
...     # item is a list
...     print(type(item))
...     break
<class 'list'>