mindspore.dataset.IWSLT2016Dataset

.. py:class:: mindspore.dataset.IWSLT2016Dataset(dataset_dir, usage=None, language_pair=None, valid_set=None, test_set=None, num_samples=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, num_parallel_workers=None, cache=None)

    IWSLT2016（International Workshop on Spoken Language Translation）数据集。

    生成的数据集有两列 `[text, translation]` 。 `text` 列的数据类型是string。 `translation` 列的数据类型是string。

    参数：
        - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
        - **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为 ``'train'`` 、 ``'valid'`` 、 ``'test'`` 或 ``'all'`` 。默认值： ``None`` ，读取全部样本。
        - **language_pair** (sequence, 可选) - 包含源语言和目标语言的序列，支持的值为 ``('en'， 'fr')`` 、 ``('en'， 'de')`` 、 ``('en'， 'cs')`` 、 ``('en'， 'ar')`` 、 ``('de'， 'en')`` 、 ``('cs'， 'en')`` 、 ``('ar'， 'en')`` 。默认值： ``None``，默认为 ``('de'， 'en')`` 。
        - **valid_set** (str, 可选) - 标识验证集的字符串，支持的值为 ``'dev2010'`` 、 ``'tst2010'`` 、 ``'tst2011'`` 、 ``'tst2012'`` 、 ``'tst2013'`` 和 ``'tst2014'`` 。默认值： ``None``，默认为 ``'tst2013'`` 。
        - **test_set** (str, 可选) - 识别测试集的字符串，支持的值为 ``'dev2010'`` 、 ``'tst2010'`` 、 ``'tst2011'`` 、 ``'tst2012'`` 、 ``'tst2013'`` 和 ``'tst2014'`` 。默认值： ``None``，默认为 ``'tst2014'`` 。
        - **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。
        - **shuffle** (Union[bool, :class:`~.dataset.Shuffle`], 可选) - 每个epoch中数据混洗的模式，支持传入bool类型与枚举类型进行指定。默认值： ``Shuffle.GLOBAL`` 。
          如果 `shuffle` 为 ``False`` ，则不混洗，如果 `shuffle` 为 ``True`` ，等同于将 `shuffle` 设置为 ``mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL`` 。
          通过传入枚举变量设置数据混洗的模式：

          - ``Shuffle.GLOBAL`` ：混洗文件和样本。
          - ``Shuffle.FILES`` ：仅混洗文件。

        - **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。
        - **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。
        - **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** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。
        - **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。

    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>`_

    **关于IWSLT2016数据集：**

    IWSLT是一个专门讨论口译各个方面的重要年度科学会议。IWSLT评估活动中的MT任务被构成一个数据集，该数据集可通过 `wit3 <https://wit3.fbk.eu>`_ 公开获取。
    IWSLT2016数据集包括从英语到阿拉伯语、捷克、法语和德语的翻译，以及从阿拉伯语、捷克、法语和德语到英语的翻译。

    可以将原始IWSLT2016数据集文件解压缩到此目录结构中，并由MindSpore的API读取。解压后，还需要将要读取的数据集解压到指定文件夹中。例如，如果要读取de-en的数据集，则需要解压缩de/en目录下的tgz文件，数据集位于解压缩文件夹中。

    .. code-block::

        .
        └── iwslt2016_dataset_directory
             ├── subeval_files
             └── texts
                  ├── ar
                  │    └── en
                  │        └── ar-en
                  ├── cs
                  │    └── en
                  │        └── cs-en
                  ├── de
                  │    └── en
                  │        └── de-en
                  │            ├── IWSLT16.TED.dev2010.de-en.de.xml
                  │            ├── train.tags.de-en.de
                  │            ├── ...
                  ├── en
                  │    ├── ar
                  │    │   └── en-ar
                  │    ├── cs
                  │    │   └── en-cs
                  │    ├── de
                  │    │   └── en-de
                  │    └── fr
                  │        └── en-fr
                  └── fr
                       └── en
                           └── fr-en

    **引用：**

    .. code-block::

        @inproceedings{cettoloEtAl:EAMT2012,
        Address = {Trento, Italy},
        Author = {Mauro Cettolo and Christian Girardi and Marcello Federico},
        Booktitle = {Proceedings of the 16$^{th}$ Conference of the European Association for Machine Translation
                     (EAMT)},
        Date = {28-30},
        Month = {May},
        Pages = {261--268},
        Title = {WIT$^3$: Web Inventory of Transcribed and Translated Talks},
        Year = {2012}}