数据集 Dataset学习

1.数据集加载

因为mindspore.dataset只支持解压后的数据文件，所以需要下将下载的数据进行解压。

2.数据集的迭代

再进入神经网络训练前，一般采取迭代方式来获取数据。

3.数据集常用操作

（1）shuffle 数据集随机函数，消除数据排列造成的分布不均问题。

（2）map可以针对数据集指定列（column）添加数据变换（Transforms），将数据变换应用于该列数据的每个元素，并返回包含变换后元素的新数据集.

（3）batch 用于将数据集进行打包固定大小

4.自定义数据集

可以通过构造自定义数据加载类或函数来生成数据集

可随机访问数据集是实现了__getitem__和__len__方法的数据集，表示可以通过索引/键直接访问对应位置的数据样本。

可迭代的数据集是实现了__iter__和__next__方法的数据集，表示可以通过迭代的方式逐步获取数据样本。这种类型的数据集特别适用于随机访问成本太高或者不可行的情况。

生成器也属于可迭代的数据集类型，其直接依赖Python的生成器类型generator返回数据，直至生成器抛出StopIteration异常。