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mindspore.dataset.EMnistDataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.EMnistDataset(dataset_dir, name, usage=None, 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EMNIST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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- **name** (str) - 按给定规则对数据集进行拆分，可以是 'byclass'、 'bymerge'、 'balanced'、 'letters'、 'digits'或 'mnist'。
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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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取值为 'train'时将会读取60,000个训练样本，取值为 'test'时将会读取10,000个测试样本，取值为 'all'时将会读取全部70,000个样本。默认值：None，读取全部样本图片。
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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，读取全部样本图片。
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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** - 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EMNIST数据集：**
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EMNIST数据集由一组手写字符数字组成，源自NIST特别版数据库19，并转换为与MNIST数据集直接匹配的28x28像素图像格式和数据集结构。
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有关数据集内容和转换过程的更多信息可在 https://arxiv.org/abs/1702.05373v1 上查阅。
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EMNIST按照不同的规则拆分成不同的子数据集的样本数和类数如下：
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按类拆分：814,255个样本和62个样本不平衡类。
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按合并拆分：814,255个样本和47个样本不平衡类。
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平衡拆分：131,600个样本和47个样本平衡类。
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按字母拆分：145,600个样本和26个样本平衡类。
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按数字拆分：280,000个样本和10个样本平衡类。
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MNIST: 70,000个样本符和10个样本平衡类。
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以下是原始EMNIST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，并由MindSpore的API读取。
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.. code-block::
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.
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└── mnist_dataset_dir
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├── emnist-mnist-train-images-idx3-ubyte
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├── emnist-mnist-train-labels-idx1-ubyte
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├── emnist-mnist-test-images-idx3-ubyte
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├── emnist-mnist-test-labels-idx1-ubyte
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├── ...
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**引用：**
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.. code-block::
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@article{cohen_afshar_tapson_schaik_2017,
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title = {EMNIST: Extending MNIST to handwritten letters},
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DOI = {10.1109/ijcnn.2017.7966217},
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journal = {2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)},
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author = {Cohen, Gregory and Afshar, Saeed and Tapson, Jonathan and Schaik, Andre Van},
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year = {2017},
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howpublished = {https://www.westernsydney.edu.au/icns/reproducible_research/
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publication_support_materials/emnist}
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}
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.. include:: mindspore.dataset.api_list_vision.rst
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