转换数据集为MindRecord

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概述

用户可以将非标准的数据集和常用的数据集转换为MindSpore数据格式，即MindRecord，从而方便地加载到MindSpore中进行训练。同时，MindSpore在部分场景做了性能优化，使用MindSpore数据格式可以获得更好的性能。

MindSpore数据格式具备的特征如下：

1. 实现多变的用户数据统一存储、访问，训练数据读取更简便；

2. 数据聚合存储，高效读取，且方便管理、移动；

3. 高效数据编解码操作，对用户透明、无感知；

4. 灵活控制分区大小，实现分布式训练。

MindSpore数据格式的目标是归一化用户的数据集，并进一步通过MindDataset实现数据的读取，并用于训练过程。

基本概念

一个MindRecord文件由数据文件和索引文件组成，且数据文件及索引文件暂不支持重命名操作：

• 数据文件

  包含文件头、标量数据页、块数据页，用于存储用户归一化后的训练数据，且单个MindRecord文件建议小于20G，用户可将大数据集进行分片存储为多个MindRecord文件。

• 索引文件

  包含基于标量数据（如图像Label、图像文件名等）生成的索引信息，用于方便的检索、统计数据集信息。

数据文件主要由以下几个关键部分组成：

• 文件头

  文件头主要用来存储文件头大小、标量数据页大小、块数据页大小、Schema信息、索引字段、统计信息、文件分区信息、标量数据与块数据对应关系等，是MindRecord文件的元信息。

• 标量数据页

  标量数据页主要用来存储整型、字符串、浮点型数据，如图像的Label、图像的文件名、图像的长宽等信息，即适合用标量来存储的信息会保存在这里。

• 块数据页

  块数据页主要用来存储二进制串、NumPy数组等数据，如二进制图像文件本身、文本转换成的字典等。

将数据集转换为MindRecord

下面本教程将简单演示如何将图片数据及其标注转换为MindRecord格式。更多MindSpore数据格式转换说明，可参见编程指南中MindSpore数据格式转换章节。

1. 导入文件写入工具类FileWriter。

   from mindspore.mindrecord import FileWriter
   

2. 定义数据集结构文件Schema。

   cv_schema_json = {"file_name": {"type": "string"}, "label": {"type": "int32"}, "data": {"type": "bytes"}}
   

   Schema文件主要包含字段名name、字段数据类型type和字段各维度维数shape：

   • 字段名：字段的引用名称，可以包含字母、数字和下划线。

   • 字段数据类型：包含int32、int64、float32、float64、string、bytes。

   • 字段维数：一维数组用[-1]表示，更高维度可表示为[m, n, …]，其中m、n为各维度维数。

   • 如果字段有属性shape，则对应数据类型必须为int32、int64、float32、float64。

   • 如果字段有属性shape，则用户传入write_raw_data接口的数据必须为numpy.ndarray类型。

3. 按照用户定义的Schema格式，准备需要写入的数据列表，此处传入的是图片数据的二进制流。

   data = [{"file_name": "1.jpg", "label": 0, "data": b"\x10c\xb3w\xa8\xee$o&<q\x8c\x8e(\xa2\x90\x90\x96\xbc\xb1\x1e\xd4QER\x13?\xff\xd9"},
           {"file_name": "2.jpg", "label": 56, "data": b"\xe6\xda\xd1\xae\x07\xb8>\xd4\x00\xf8\x129\x15\xd9\xf2q\xc0\xa2\x91YFUO\x1dsE1\x1ep"},
           {"file_name": "3.jpg", "label": 99, "data": b"\xaf\xafU<\xb8|6\xbd}\xc1\x99[\xeaj+\x8f\x84\xd3\xcc\xa0,i\xbb\xb9-\xcdz\xecp{T\xb1\xdb"}]
   

4. 添加索引字段可以加速数据读取，该步骤非必选。

   indexes = ["file_name", "label"]
   

5. 创建FileWriter对象，传入文件名及分片数量，然后添加Schema文件及索引，调用write_raw_data接口写入数据，最后调用commit接口生成本地数据文件。

   writer = FileWriter(file_name="test.mindrecord", shard_num=4)
   writer.add_schema(cv_schema_json, "test_schema")
   writer.add_index(indexes)
   writer.write_raw_data(data)
   writer.commit()
   

   该示例会生成test.mindrecord0、test.mindrecord0.db、test.mindrecord1、test.mindrecord1.db、test.mindrecord2、test.mindrecord2.db、test.mindrecord3、test.mindrecord3.db共8个文件，称为MindRecord数据集。test.mindrecord0和test.mindrecord0.db称为1个MindRecord文件，其中test.mindrecord0为数据文件，test.mindrecord0.db为索引文件。

   接口说明：

   • write_raw_data：将数据写入到内存之中。

   • commit：将最终内存中的数据写入到磁盘。

6. 如果需要在现有数据格式文件中增加新数据，可以调用open_for_append接口打开已存在的数据文件，继续调用write_raw_data接口写入新数据，最后调用commit接口生成本地数据文件。

   writer = FileWriter.open_for_append("test.mindrecord0")
   writer.write_raw_data(data)
   writer.commit()
   

读取MindRecord数据集

下面将简单演示如何通过MindDataset读取MindRecord数据集。

1. 导入读取类MindDataset。

   import mindspore.dataset as ds
   

2. 使用MindDataset读取MindRecord数据集。

   data_set = ds.MindDataset(dataset_file="test.mindrecord0")     # read full dataset
   count = 0
   for item in data_set.create_dict_iterator(output_numpy=True):
       print("sample: {}".format(item))
       count += 1
   print("Got {} samples".format(count))
   

   输出结果如下：

   sample: {'data': array([175, 175,  85,  60, 184, 124,  54, 189, 125, 193, 153,  91, 234, 106,  43, 143, 132, 211, 204, 160,  44, 105, 187, 185,  45, 205, 122, 236, 112, 123,  84, 177, 219], dtype=uint8),
       'file_name': array(b'3.jpg', dtype='|S5'),
       'label': array(99, dtype=int32)}
   sample: {'data': array([230, 218, 209, 174,   7, 184,  62, 212,   0, 248,  18,  57,  21, 217, 242, 113, 192, 162, 145,  89,  70,  85,  79,  29, 115,  69, 49,  30, 112], dtype=uint8),
       'file_name': array(b'2.jpg', dtype='|S5'),
       'label': array(56, dtype=int32)}
   sample: {'data': array([ 16,  99, 179, 119, 168, 238,  36, 111,  38,  60, 113, 140, 142, 40, 162, 144, 144, 150, 188, 177,  30, 212,  81,  69,  82,  19, 63, 255, 217], dtype=uint8),
       'file_name': array(b'1.jpg', dtype='|S5'),
       'label': array(0, dtype=int32)}
   sample: {'data': array([ 16,  99, 179, 119, 168, 238,  36, 111,  38,  60, 113, 140, 142, 40, 162, 144, 144, 150, 188, 177,  30, 212,  81,  69,  82,  19, 63, 255, 217], dtype=uint8),
       'file_name': array(b'1.jpg', dtype='|S5'),
       'label': array(0, dtype=int32)}
   sample: {'data': array([175, 175,  85,  60, 184, 124,  54, 189, 125, 193, 153,  91, 234, 106,  43, 143, 132, 211, 204, 160,  44, 105, 187, 185,  45, 205, 122, 236, 112, 123,  84, 177, 219], dtype=uint8),
       'file_name': array(b'3.jpg', dtype='|S5'),
       'label': array(99, dtype=int32)}
   sample: {'data': array([230, 218, 209, 174,   7, 184,  62, 212,   0, 248,  18,  57,  21, 217, 242, 113, 192, 162, 145,  89,  70,  85,  79,  29, 115,  69, 49,  30, 112], dtype=uint8),
       'file_name': array(b'2.jpg', dtype='|S5'),
       'label': array(56, dtype=int32)}
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