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MindSpore数据集加载-GeneratorDataset功能及常见问题

人工智能

参考官方文档：https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/r1.4/generated_dataset_tutorial.html

import mindspore.dataset as ds
import mindspore.common.initializer as init

def generator_dataset():
    """GeneratorDataset定义"""
    def generate():
        """生成器函数"""
        for i in range(10):
            yield (i, init.initializer(i, [10]))

    dataset = ds.GeneratorDataset(generator, ["col1", "col2"],
                                 num_shards=1, shard_id=0, num_samples=10)
    print(dataset.size)
    print(dataset.column_names)
    print(dataset.num_shards())
    print(dataset.num_samples())
    print(dataset.batch(1))

generator_dataset()

MindSpore中的GeneratorDataset

GeneratorDataset是MindSpore提供的一个类，允许用户通过自定义的方式构造输入的数据源，并接入MindData的流处理流程。用户可以定义一个生成器函数，该函数将产生一个数据项序列，GeneratorDataset将使用该函数来生成一个数据集。GeneratorDataset有点类似于PyTorch的DataLoader，但它具有更多高级特性，例如支持多线程数据加载和分布式数据加载。

GeneratorDataset的功能

GeneratorDataset具有以下功能：

  • 允许用户通过自定义的方式构造输入的数据源。
  • 支持多线程数据加载，提高数据加载速度。
  • 支持分布式数据加载，允许多个工作器并行加载数据。
  • 可以将数据预处理操作应用于生成的数据项，例如数据增强、归一化等。
  • 可以对生成的数据项进行随机采样或顺序采样。

GeneratorDataset的使用方法

要使用GeneratorDataset，首先需要定义一个生成器函数。生成器函数是一个返回数据项序列的函数，数据项可以是任意类型。例如，以下生成器函数生成一个整数序列：

def generate():
    for i in range(10):
        yield i

然后，可以将生成器函数传递给GeneratorDataset的构造函数来创建一个数据集。例如，以下代码创建一个包含10个整数的数据集：

dataset = ds.GeneratorDataset(generate, ["col1"], num_samples=10)

创建数据集后，可以使用MindData的流处理流程对数据进行处理。例如，以下代码将数据集中每个元素乘以2：

dataset = dataset.map(lambda x: x * 2)

最后，可以将数据加载到模型中进行训练。例如，以下代码将数据加载到一个简单的线性回归模型中：

model = nn.SequentialCell([nn.Dense(1, 1)])
optimizer = nn.Adam(model.trainable_params())
for epoch in range(10):
    for batch in dataset.create_dict_iterator():
        inputs = batch["col1"]
        labels = batch["col1"]
        outputs = model(inputs)
        loss = nn.MSELoss()(outputs, labels)
        optimizer.update(loss)

GeneratorDataset的常见问题

在使用GeneratorDataset时，可能会遇到以下常见问题：

  • 问题：GeneratorDataset的数据加载速度很慢。

  • 解答： 这是因为GeneratorDataset默认使用单线程加载数据。可以将GeneratorDataset的num_workers参数设置为一个大于1的整数，以启用多线程数据加载。

  • 问题：GeneratorDataset在分布式训练中无法正常工作。

  • 解答： 这是因为GeneratorDataset默认使用全局共享内存来存储数据。在分布式训练中，每个工作器都需要能够访问共享内存，这可能会导致性能问题。可以将GeneratorDataset的use_shared_memory参数设置为False，以禁用全局共享内存。

总结

GeneratorDataset是MindSpore提供的一个类，允许用户通过自定义的方式构造输入的数据源，并接入MindData的流处理流程。GeneratorDataset具有多种功能，例如支持多线程数据加载、分布式数据加载和数据预处理。在使用GeneratorDataset时，可能会遇到一些常见问题，本文介绍了这些常见问题并提供了解决方案。