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mindspore.dataset.QMnistDataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.QMnistDataset(dataset_dir, usage=None, compat=True, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)
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读取和解析QMNIST数据集的源文件构建数据集。
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生成的数据集有两列: `[image, label]`。 `image` 列的数据类型为uint8。 `label` 列的数据类型为uint32。
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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'、'test10k'、'test50k'、'nist'或'all'。默认值：None，读取所有子集。
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- **compat** (bool, 可选) - 指定每个样本的标签是类别号（compat=True）还是完整的QMNIST信息（compat=False）。默认值：True，标签为类别号。
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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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- **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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- **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None。下表中会展示不同参数配置的预期行为。
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- **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器。默认值：None。下表中会展示不同配置的预期行为。
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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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- **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` 路径下不包含数据文件。
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- **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
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- **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
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- **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
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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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- **ValueError** - `shard_id` 参数错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
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.. note:: 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。
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.. list-table:: 配置 `sampler` 和 `shuffle` 的不同组合得到的预期排序结果
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:widths: 25 25 50
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:header-rows: 1
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* - 参数 `sampler`
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- 参数 `shuffle`
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- 预期数据顺序
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* - None
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- None
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- 随机排列
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* - None
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- True
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- 随机排列
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* - None
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- False
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- 顺序排列
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* - `sampler` 实例
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- None
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- 由 `sampler` 行为定义的顺序
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* - `sampler` 实例
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- True
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- 不允许
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* - `sampler` 实例
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- False
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- 不允许
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**关于QMNIST数据集：**
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QMNIST 数据集是从 NIST Special Database 19 中的原始数据生成的，目的是尽可能地匹配 MNIST 预处理。
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研究人员试图生成额外的 50k 类似 MNIST 数据的图像。在QMNIST论文中，作者给出了重建过程，并使用匈牙利算法来找到原始 MNIST 样本与其重建样本之间的最佳匹配。
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以下是原始的QMNIST数据集结构。
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可以将数据集文件解压缩到此目录结构中，并通过MindSpore的API读取。
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.. code-block::
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.
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└── qmnist_dataset_dir
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├── qmnist-train-images-idx3-ubyte
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├── qmnist-train-labels-idx2-int
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├── qmnist-test-images-idx3-ubyte
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├── qmnist-test-labels-idx2-int
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├── xnist-images-idx3-ubyte
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└── xnist-labels-idx2-int
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**引用：**
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.. code-block::
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@incollection{qmnist-2019,
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title = "Cold Case: The Lost MNIST Digits",
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author = "Chhavi Yadav and L\'{e}on Bottou",\
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booktitle = {Advances in Neural Information Processing Systems 32},
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year = {2019},
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publisher = {Curran Associates, Inc.},
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}
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.. include:: mindspore.dataset.api_list_vision.rst
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