mindspore.dataset.RandomDataset

.. py:class:: mindspore.dataset.RandomDataset(total_rows=None, schema=None, columns_list=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, cache=None, shuffle=None, num_shards=None, shard_id=None)

    生成随机数据的源数据集。

    参数：
        - **total_rows** (int, 可选) - 随机生成样本数据的数量。默认值： ``None`` ，生成随机数量的样本。
        - **schema** (Union[str, :class:`~.dataset.Schema`], 可选) - 数据格式策略，用于指定读取数据列的数据类型、数据维度等信息。
          支持传入JSON文件路径或 :class:`mindspore.dataset.Schema` 构造的对象。默认值： ``None`` 。
        - **columns_list** (list[str], 可选) - 指定生成数据集的列名。默认值： ``None`` ，生成的数据列将以"c0"、"c1"、"c2" ... "cn"的规则命名。
        - **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。
        - **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。
        - **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。
        - **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。

    异常：
        - **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。
        - **TypeError** - `total_rows` 的类型不是int。
        - **TypeError** - `num_shards` 的类型不是int。
        - **TypeError** - `num_parallel_workers` 的类型不是int。
        - **TypeError** - `shuffle` 的类型不是bool。
        - **TypeError** - `columns_list` 的类型不是list。

    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>`_