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mindspore.dataset.Food101Dataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.Food101Dataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, decode=False, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)
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读取和解析Food101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string。
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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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取值为'train'时将会读取75,750个训练样本，取值为'test'时将会读取25,250个测试样本，取值为'all'时将会读取全部101,000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，可以小于数据集总数。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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- **decode** (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作。默认值：False，不解码。
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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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- **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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- **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
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- **ValueError** - `usage` 参数取值不为'train'、'test'或'all'。
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- **ValueError** - `dataset_dir` 指定的文件夹不存在。
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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Food101数据集：**
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Food101是一个具有挑战性的数据集，包含101种食品类别，共101000张图片。每一个类别有250张测试图片和750张训练图片。所有图像都被重新缩放，最大边长为512像素。
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以下为原始Food101数据集的结构，您可以将数据集文件解压得到如下的文件结构，并通过MindSpore的API进行读取。
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.. code-block::
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.
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└── food101_dir
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├── images
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│ ├── apple_pie
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│ │ ├── 1005649.jpg
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│ │ ├── 1014775.jpg
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│ │ ├──...
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│ ├── baby_back_rips
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│ │ ├── 1005293.jpg
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│ │ ├── 1007102.jpg
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│ │ ├──...
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│ └──...
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└── meta
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├── train.txt
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├── test.txt
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├── classes.txt
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├── train.json
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├── test.json
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└── train.txt
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**引用：**
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.. code-block::
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@inproceedings{bossard14,
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title = {Food-101 -- Mining Discriminative Components with Random Forests},
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author = {Bossard, Lukas and Guillaumin, Matthieu and Van Gool, Luc},
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booktitle = {European Conference on Computer Vision},
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year = {2014}
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}
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.. include:: mindspore.dataset.api_list_vision.rst
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