mindspore.dataset.FakeImageDataset

.. py:class:: mindspore.dataset.FakeImageDataset(num_images=1000, image_size=(224, 224, 3), num_classes=10, base_seed=0, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)

    生成虚假图像构建数据集。

    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。

    参数：
        - **num_images** (int, 可选) - 要生成的虚假图像数。默认值： ``1000`` 。
        - **image_size** (tuple, 可选) - 虚假图像的尺寸。默认值： ``(224, 224, 3)`` 。
        - **num_classes** (int, 可选) - 数据集的类别数。默认值： ``10`` 。
        - **base_seed** (int, 可选) - 生成随机图像的随机种子。默认值： ``0`` 。
        - **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。
        - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值： ``None`` ，使用全局默认线程数(8)，也可以通过 :func:`mindspore.dataset.config.set_num_parallel_workers` 配置全局线程数。
        - **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。
        - **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。
        - **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。
        - **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。
        - **cache** (:class:`~.dataset.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/r2.2/dataset/cache.html>`_ 。默认值： ``None`` ，不使用缓存。

    异常：
        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
        - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
        - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
        - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
        - **ValueError** - 如果 `shard_id` 取值不在[0, `num_shards` )范围。

    教程样例：
        - `使用数据Pipeline加载 & 处理数据集
          <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.2/api_python/samples/dataset/dataset_gallery.html>`_

    .. note:: 入参 `num_samples` 、 `shuffle` 、 `num_shards` 、 `shard_id` 可用于控制数据集所使用的采样器，其与入参 `sampler` 搭配使用的效果如下。

    .. include:: mindspore.dataset.sampler.rst
        :parser: reStructuredText