%%capture captured_output
# 实验环境已经预装了mindspore==2.2.14，如需更换mindspore版本，可更改下面mindspore的版本号
!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14

import numpy as np
from mindspore.dataset import vision
from mindspore.dataset import MnistDataset, GeneratorDataset
import matplotlib.pyplot as plt

可以直接导入mindspore的dataset中的数据集，具体有哪些数据集，可以查阅官方文档。

# Download data from open datasets
from download import download

url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/" \
      "notebook/datasets/MNIST_Data.zip"
path = download(url, "./", kind="zip", replace=True)

train_dataset = MnistDataset("MNIST_Data/train", shuffle=False)
print(type(train_dataset))

通过连接下载mnist数据集后，调用MnistDataset进行加载，这样数据集就加载了好。在mindspore官网昇腾910的jupyternotebook下载他网站上的数据集的话，速度很快。

def visualize(dataset):
    figure = plt.figure(figsize=(4, 4))
    cols, rows = 3, 3

    plt.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.5)

    for idx, (image, label) in enumerate(dataset.create_tuple_iterator()):
        figure.add_subplot(rows, cols, idx + 1)
        plt.title(int(label))
        plt.axis("off")
        plt.imshow(image.asnumpy().squeeze(), cmap="gray")
        if idx == cols * rows - 1:
            break
    plt.show()

对数据进行可视化展示

train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=64) # 打乱数据顺序

train_dataset = train_dataset.batch(batch_size=32) #批量

也可以自己定义数据集

# Random-accessible object as input source
class RandomAccessDataset:
    def __init__(self):
        self._data = np.ones((5, 2))
        self._label = np.zeros((5, 1))

    def __getitem__(self, index):
        return self._data[index], self._label[index]

    def __len__(self):
        return len(self._data)

loader = RandomAccessDataset()
dataset = GeneratorDataset(source=loader, column_names=["data", "label"])

for data in dataset:
    print(data)

基本上，如果要入门学习，就可以使用自带的数据集。如果要自己构建数据集，就自定义数据集，进行后续的训练和评估。

实现上主要通过mindspore.dataset的一些模块实现数据加载。