2022-08-29 10:25:28 +08:00
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mindspore.dataset.CoNLL2000Dataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.CoNLL2000Dataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, num_parallel_workers=None, cache=None)
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读取和解析CoNLL2000数据集的源数据集。
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2022-09-05 16:31:41 +08:00
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生成的数据集有三列 `[word, pos_tag, chunk_tag]` 。三列的数据类型均为string。
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2022-08-29 10:25:28 +08:00
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参数：
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- **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
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- **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为'train'，'test'或'all'。
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'train'将读取8936个训练样本，'test'将读取2,012个测试样本中，'all'将读取所有1,0948个样本。默认值：None，读取全部样本。
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- **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值：None，读取所有样本。
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- **shuffle** (Union[bool, Shuffle], 可选) - 每个epoch中数据混洗的模式，支持传入bool类型与枚举类型进行指定，默认值：mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL。
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如果 `shuffle` 为False，则不混洗，如果 `shuffle` 为True，等同于将 `shuffle` 设置为mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL。
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通过传入枚举变量设置数据混洗的模式：
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- **Shuffle.GLOBAL**：混洗文件和样本。
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- **Shuffle.FILES**：仅混洗文件。
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- **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。
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- **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。
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- **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
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- **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
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异常：
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- **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。
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- **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
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- **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
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- **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.b.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.c.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.d.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.e.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.f.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.save.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.g.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.zip.rst
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