QueueDataset¶

class paddle.fluid.dataset. QueueDataset [源代码] ¶

流式处理数据。

代码示例¶

          import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("QueueDataset")

方法¶

local_shuffle()¶

局域shuffle数据

QueueDataset中不支持局域shuffle，可能抛出NotImplementedError

代码示例

           import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("QueueDataset")
dataset.local_shuffle()

          

global_shuffle(fleet=None)¶

全局shuffle数据

QueueDataset中不支持全局shuffle，可能抛出NotImplementedError

代码示例

           import paddle.fluid as fluid
from paddle.fluid.incubate.fleet.parameter_server.pslib import fleet
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("QueueDataset")
dataset.global_shuffle(fleet)

          

desc()¶

为 DataFeedDesc 返回一个缓存信息。

代码示例

           import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
print(dataset.desc())

          

返回一个字符串信息

set_batch_size(batch_size)¶

设置batch size。在训练期间生效。

代码示例

           import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_batch_size(128)

          

参数

batch_size (int) - batch size

set_fea_eval(record_candidate_size,fea_eval)¶

参数

record_candidate_size (int) - 打乱一个特征的候选实例大小

fea_eval (bool) - 是否设置特征验证模式来打乱特征，默认为True。

代码示例

           import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset(“InMemoryDataset”)
dataset.set_fea_eval(1000000, True)

          

set_filelist(filelist)¶

在当前的worker中设置文件列表。

代码示例

           import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_filelist(["a.txt", "b.txt"])

          

参数

filelist (list) - 文件列表

set_hdfs_config(fs_name, fs_ugi)¶

设置hdfs配置：fs名称与ugi。

代码示例

           import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_hdfs_config("my_fs_name", "my_fs_ugi")

          

参数

fs_name (str) - fs名称

fs_ugi (str) - fs ugi

set_pipe_command(pipe_coommand)¶

在当前的 dataset 中设置pipe命令。pipe命令只能使用UNIX的pipe命令

代码示例

           import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_pipe_command("python my_script.py")

          

参数

pipe_command (str) - pipe命令

set_thread(thread_num)¶

设置进程数量，等于readers的数量。

代码示例

           import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_thread(12)

          

参数

thread_num (int) - 进程数量

set_use_var(var_list)¶

设置将要使用的 Variable 。

代码示例

           import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_use_var([data, label])

          

参数

var_list (list) - variable 列表

slots_shuffle(slots)¶

该方法是在特征层次上的一个打乱方法，经常被用在有着较大缩放率实例的稀疏矩阵上，为了比较metric，比如auc，在一个或者多个有着baseline的特征上做特征打乱来验证特征level的重要性。

参数

slots (list[string]) - 要打乱特征的集合

代码示例

           import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset(“InMemoryDataset”)
dataset.set_merge_by_lineid()
#支持slot 0
dataset.slots_shuffle([‘0’])

          