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mindspore.dataset.GeneratorDataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.GeneratorDataset(source, column_names=None, column_types=None, schema=None, num_samples=None, num_parallel_workers=1, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, python_multiprocessing=True, max_rowsize=6)

    自定义Python数据源，通过迭代该数据源构造数据集。生成的数据集的列名和列类型取决于用户定义的Python数据源。

    参数：
        - **source** (Union[Callable, Iterable, Random Accessible]) - 一个Python的可调用对象，可以是可迭代的Python对象，或支持随机访问的Python对象。

          - 如果 `source` 是可调用对象，要求 `source` 对象可以通过 `source().next()` 的方式返回一个由NumPy数组构成的元组。
          - 如果 `source` 是可迭代对象，要求 `source` 对象通过 `iter(source).next()` 的方式返回一个由NumPy数组构成的元组。
          - 如果 `source` 是支持随机访问的对象，要求 `source` 对象通过 `source[idx]` 的方式返回一个由NumPy数组构成的元组。
        - **column_names** (Union[str, list[str]]，可选) - 指定数据集生成的列名。默认值：None，不指定。用户可以通过此参数或 `schema` 参数指定列名。
        - **column_types** (list[mindspore.dtype]，可选) - 指定生成数据集各个数据列的数据类型。默认值：None，不指定。
          如果未指定该参数，则自动推断类型；如果指定了该参数，将在数据输出时做类型匹配检查。
        - **schema** (Union[str, Schema], 可选) - 数据格式策略，用于指定读取数据列的数据类型、数据维度等信息。
          支持传入JSON文件路径或 mindspore.dataset.Schema 构造的对象。默认值：None。
        - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值：None，读取全部样本。
        - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作进程数/线程数（由参数 `python_multiprocessing` 决定当前为多进程模式或多线程模式）。默认值：1。
        - **shuffle** (bool，可选) - 是否混洗数据集。只有输入的 `source` 参数带有可随机访问属性（`__getitem__`）时，才可以指定该参数。默认值：None。下表中会展示不同配置的预期行为。
        - **sampler** (Union[Sampler, Iterable]，可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器。只有输入的 `source` 参数带有可随机访问属性（`__getitem__`）时，才可以指定该参数。默认值：None。下表中会展示不同配置的预期行为。
        - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数。默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
        - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号。默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
        - **python_multiprocessing** (bool，可选) - 启用Python多进程模式加速运算。默认值：True。当传入 `source` 的Python对象的计算量很大时，开启此选项可能会有较好效果。
        - **max_rowsize** (int, 可选) - 指定在多进程之间复制数据时，共享内存分配的最大空间。默认值：6，单位为MB。仅当参数 `python_multiprocessing` 设为True时，此参数才会生效。

    异常：
        - **RuntimeError** - Python对象 `source` 在执行期间引发异常。
        - **RuntimeError** - `column_names` 参数指定的列名数量与 `source` 参数输出的数据数量不匹配。
        - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过最大线程数。
        - **ValueError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
        - **ValueError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
        - **ValueError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
        - **ValueError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
        - **ValueError** - `shard_id` 参数错误，小于0或者大于等于 `num_shards` 。

    .. note::
        - 如果配置 `python_multiprocessing=True（默认值：True）` 和 `num_parallel_workers>1（默认值：1）` 表示启动了多进程方式进行数据load加速，
          此时随着数据集迭代，子进程的内存占用会逐渐增加，主要是因为自定义数据集的子进程以 Copy-On-Write 的方式获取主进程中的成员变量。
          举例：如果自定义数据集 `__init__` 函数中包含大量成员变量数据（例如：在数据集构建时加载了一个非常大的文件名列表）并且使用了多进程方式，
          那这可能会导致产生OOM的问题（总内存的预估使用量是：(子进程数量 + 1) * 父进程的内存大小）。最简单的解决方法是成员变量用非引用数据类型
          （如：Pandas、Numpy或PyArrow对象）替换Python对象（如：list / dict / int / float / string等），或者配置 `python_multiprocessing=False` 
          使用多线程方式。
        - `source` 参数接收用户自定义的Python函数（PyFuncs），不要将 `mindspore.nn` 和 `mindspore.ops` 目录下或其他的网络计算算子添加
          到 `source` 中。
        - 此数据集可以指定参数 `sampler` ，但参数 `sampler` 和参数 `shuffle` 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。

    .. list-table:: 配置 `sampler` 和 `shuffle` 的不同组合得到的预期排序结果
       :widths: 25 25 50
       :header-rows: 1

       * - 参数 `sampler`
         - 参数 `shuffle`
         - 预期数据顺序
       * - None
         - None
         - 随机排列
       * - None
         - True
         - 随机排列
       * - None
         - False
         - 顺序排列
       * - `sampler` 实例
         - None
         - 由 `sampler` 行为定义的顺序
       * - `sampler` 实例
         - True
         - 不允许
       * - `sampler` 实例
         - False
         - 不允许


.. include:: mindspore.dataset.api_list_nlp.rst