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mindspore.dataset.SVHNDataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.SVHNDataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, num_parallel_workers=1, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None)
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读取和解析SVHN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` 列的数据类型是uint8。 `label` 列的数据类型是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'、'extra'或'all'。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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- **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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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** - `usage` 参数无效。
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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SVHN数据集：**
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SVHN数据集是从谷歌街景图像中的门牌号码中获得的，由10位数字组成。
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以下是原始SVHN数据集结构。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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└── svhn_dataset_dir
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├── train_32x32.mat
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├── test_32x32.mat
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└── extra_32x32.mat
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**引用：**
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.. code-block::
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@article{
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title={Reading Digits in Natural Images with Unsupervised Feature Learning},
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author={Yuval Netzer, Tao Wang, Adam Coates, Alessandro Bissacco, Bo Wu, Andrew Y. Ng},
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conference={NIPS Workshop on Deep Learning and Unsupervised Feature Learning 2011.},
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year={2011},
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publisher={NIPS}
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url={http://ufldl.stanford.edu/housenumbers}
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}
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.. include:: mindspore.dataset.api_list_vision.rst
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