TextLoaderSaverCatalog.CreateTextLoader 方法
定義
重要
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多載
CreateTextLoader(DataOperationsCatalog, TextLoader+Options, IMultiStreamSource)
建立文字載入器 TextLoader 。
public static Microsoft.ML.Data.TextLoader CreateTextLoader (this Microsoft.ML.DataOperationsCatalog catalog, Microsoft.ML.Data.TextLoader.Options options, Microsoft.ML.Data.IMultiStreamSource dataSample = default);static member CreateTextLoader : Microsoft.ML.DataOperationsCatalog * Microsoft.ML.Data.TextLoader.Options * Microsoft.ML.Data.IMultiStreamSource -> Microsoft.ML.Data.TextLoader<Extension()>
Public Function CreateTextLoader (catalog As DataOperationsCatalog, options As TextLoader.Options, Optional dataSample As IMultiStreamSource = Nothing) As TextLoader參數
- catalog
- DataOperationsCatalog
- options
- TextLoader.Options
定義載入作業的設定。
- dataSample
- IMultiStreamSource
資料範例的選擇性位置。 如果存在，則此範例可用來推斷位置名稱批註，以及使用 TextLoader.Rangenull 最大索引定義之 中 Columns 的位置數目。
如果範例已與 ML.NET SaveAsText(DataOperationsCatalog, IDataView, Stream, Char, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean) 一起儲存，它也會在標頭中包含載入器可以讀取的架構資訊，即使未指定也一樣 Columns 。
為了使用檔案中定義的架構，所有其他 TextLoader.Options 都保留其預設值。
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適用於
CreateTextLoader(DataOperationsCatalog, TextLoader+Column[], Char, Boolean, IMultiStreamSource, Boolean, Boolean, Boolean)
建立文字載入器 TextLoader 。
public static Microsoft.ML.Data.TextLoader CreateTextLoader (this Microsoft.ML.DataOperationsCatalog catalog, Microsoft.ML.Data.TextLoader.Column[] columns, char separatorChar = '\t', bool hasHeader = false, Microsoft.ML.Data.IMultiStreamSource dataSample = default, bool allowQuoting = false, bool trimWhitespace = false, bool allowSparse = false);static member CreateTextLoader : Microsoft.ML.DataOperationsCatalog * Microsoft.ML.Data.TextLoader.Column[] * char * bool * Microsoft.ML.Data.IMultiStreamSource * bool * bool * bool -> Microsoft.ML.Data.TextLoader<Extension()>
Public Function CreateTextLoader (catalog As DataOperationsCatalog, columns As TextLoader.Column(), Optional separatorChar As Char = '\t', Optional hasHeader As Boolean = false, Optional dataSample As IMultiStreamSource = Nothing, Optional allowQuoting As Boolean = false, Optional trimWhitespace As Boolean = false, Optional allowSparse As Boolean = false) As TextLoader參數
- catalog
- DataOperationsCatalog
- columns
- TextLoader.Column[]
定義架構的資料 TextLoader.Column 行陣列。
- separatorChar
- Char
用來作為資料列中資料點之間分隔符號的字元。 根據預設，索引標籤字元會當做分隔符號使用。
- hasHeader
- Boolean
檔案是否有具有功能名稱的標頭。 提供 時， true 表示 中的 第一行將用於功能名稱，而呼叫 時 Load(IMultiStreamSource) ，將會略過第一行。 如果沒有提供， true 只要指出載入器應該在呼叫 時 Load(IMultiStreamSource) 略過第一行，但資料行不會有位置名稱批註。 這是因為會在建立載入器時建立輸出架構，而不是呼叫 時 Load(IMultiStreamSource) 。
- dataSample
- IMultiStreamSource
資料範例的選擇性位置。 如果存在，則此範例可用來推斷位置名稱批註，以及以 null 最大索引定義 TextLoader.Range 之資料行中的位置數目。
如果範例已與 ML.NET SaveAsText(DataOperationsCatalog, IDataView, Stream, Char, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean) 一起儲存，它也會在標頭中包含載入器可以讀取的架構資訊，即使 為 null 也一樣 columns 。
為了使用檔案中定義的架構，所有其他引數都會保留其預設值。
- allowQuoting
- Boolean
輸入是否可能包含雙引號值。 此參數用來區分輸入值中的分隔符號與實際分隔符號。 當 為 時 true ，雙引號內的分隔符號會視為輸入值的一部分。 當 為 時 false ，即使是引號內的分隔符號，也會被視為分隔新資料行。
- trimWhitespace
- Boolean
從行中移除尾端空白字元。
- allowSparse
- Boolean
輸入是否可能包含疏鬆標記法。 例如，包含 「5 2：6 4：3」 的資料清單示有 5 個數據行，而唯一的非零資料行是 2 和 4，分別具有 6 和 3 的值。 資料行索引是以零起始，因此資料行 2 和 4 代表第三欄和第 5 個數據行。 資料行可能也有密集值，後面接著以這種方式表示的疏鬆值。 例如，包含 「1 2 5 2：6 4：3」 的資料列代表兩個具有 1 和 2 值的密集資料行，後面接著 5 個疏鬆表示值為 0、0、6、0 和 3 的資料行。 疏鬆資料行的索引從 0 開始，即使 0 代表第三個數據行也一樣。
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範例
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Text;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
namespace Samples.Dynamic.DataOperations
{
public static class LoadingText
{
// This examples shows all the ways to load data with TextLoader.
public static void Example()
{
// Create 5 data files to illustrate different loading methods.
var dataFiles = new List<string>();
var random = new Random(1);
var dataDirectoryName = "DataDir";
Directory.CreateDirectory(dataDirectoryName);
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
var fileName = Path.Combine(dataDirectoryName, $"Data_{i}.csv");
dataFiles.Add(fileName);
using (var fs = File.CreateText(fileName))
{
// Write without header with 10 random columns, forcing
// approximately 80% of values to be 0.
for (int line = 0; line < 10; line++)
{
var sb = new StringBuilder();
for (int pos = 0; pos < 10; pos++)
{
var value = random.NextDouble();
sb.Append((value < 0.8 ? 0 : value).ToString() + '\t');
}
fs.WriteLine(sb.ToString(0, sb.Length - 1));
}
}
}
// Create a TextLoader.
var mlContext = new MLContext();
var loader = mlContext.Data.CreateTextLoader(
columns: new[]
{
new TextLoader.Column("Features", DataKind.Single, 0, 9)
},
hasHeader: false
);
// Load a single file from path.
var singleFileData = loader.Load(dataFiles[0]);
PrintRowCount(singleFileData);
// Expected Output:
// 10
// Load all 5 files from path.
var multipleFilesData = loader.Load(dataFiles.ToArray());
PrintRowCount(multipleFilesData);
// Expected Output:
// 50
// Load all files using path wildcard.
var multipleFilesWildcardData =
loader.Load(Path.Combine(dataDirectoryName, "Data_*.csv"));
PrintRowCount(multipleFilesWildcardData);
// Expected Output:
// 50
// Create a TextLoader with user defined type.
var loaderWithCustomType =
mlContext.Data.CreateTextLoader<Data>(hasHeader: false);
// Load a single file from path.
var singleFileCustomTypeData = loaderWithCustomType.Load(dataFiles[0]);
PrintRowCount(singleFileCustomTypeData);
// Expected Output:
// 10
// Create a TextLoader with unknown column length to illustrate
// how a data sample may be used to infer column size.
var dataSample = new MultiFileSource(dataFiles[0]);
var loaderWithUnknownLength = mlContext.Data.CreateTextLoader(
columns: new[]
{
new TextLoader.Column("Features",
DataKind.Single,
new[] { new TextLoader.Range(0, null) })
},
dataSample: dataSample
);
var dataWithInferredLength = loaderWithUnknownLength.Load(dataFiles[0]);
var featuresColumn = dataWithInferredLength.Schema.GetColumnOrNull("Features");
if (featuresColumn.HasValue)
Console.WriteLine(featuresColumn.Value.ToString());
// Expected Output:
// Features: Vector<Single, 10>
//
// ML.NET infers the correct length of 10 for the Features column,
// which is of type Vector<Single>.
PrintRowCount(dataWithInferredLength);
// Expected Output:
// 10
// Save the data with 10 rows to a text file to illustrate the use of
// sparse format.
var sparseDataFileName = Path.Combine(dataDirectoryName, "saved_data.tsv");
using (FileStream stream = new FileStream(sparseDataFileName, FileMode.Create))
mlContext.Data.SaveAsText(singleFileData, stream);
// Since there are many zeroes in the data, it will be saved in a sparse
// representation to save disk space. The data may be forced to be saved
// in a dense representation by setting forceDense to true. The sparse
// data will look like the following:
//
// 10 7:0.943862259
// 10 3:0.989767134
// 10 0:0.949778438 8:0.823028445 9:0.886469543
//
// The sparse representation of the first row indicates that there are
// 10 columns, the column 7 (8-th column) has value 0.943862259, and other
// omitted columns have value 0.
// Create a TextLoader that allows sparse input.
var sparseLoader = mlContext.Data.CreateTextLoader(
columns: new[]
{
new TextLoader.Column("Features", DataKind.Single, 0, 9)
},
allowSparse: true
);
// Load the saved sparse data.
var sparseData = sparseLoader.Load(sparseDataFileName);
PrintRowCount(sparseData);
// Expected Output:
// 10
// Create a TextLoader without any column schema using TextLoader.Options.
// Since the sparse data file was saved with ML.NET, it has the schema
// enoded in its header that the loader can understand:
//
// #@ TextLoader{
// #@ sep=tab
// #@ col=Features:R4:0-9
// #@ }
//
// The schema syntax is unimportant since it is only used internally. In
// short, it tells the loader that the values are separated by tabs, and
// that columns 0-9 in the text file are to be read into one column named
// "Features" of type Single (internal type R4).
var options = new TextLoader.Options()
{
AllowSparse = true,
};
var dataSampleWithSchema = new MultiFileSource(sparseDataFileName);
var sparseLoaderWithSchema =
mlContext.Data.CreateTextLoader(options, dataSample: dataSampleWithSchema);
// Load the saved sparse data.
var sparseDataWithSchema = sparseLoaderWithSchema.Load(sparseDataFileName);
PrintRowCount(sparseDataWithSchema);
// Expected Output:
// 10
}
private static void PrintRowCount(IDataView idv)
{
// IDataView is lazy so we need to iterate through it
// to get the number of rows.
long rowCount = 0;
using (var cursor = idv.GetRowCursor(idv.Schema))
while (cursor.MoveNext())
rowCount++;
Console.WriteLine(rowCount);
}
private class Data
{
[LoadColumn(0, 9)]
public float[] Features { get; set; }
}
}
}
適用於
CreateTextLoader<TInput>(DataOperationsCatalog, TextLoader+Options, IMultiStreamSource)
從資料模型類型推斷資料集架構，以建立文字載入器 TextLoader 。
public static Microsoft.ML.Data.TextLoader CreateTextLoader<TInput> (this Microsoft.ML.DataOperationsCatalog catalog, Microsoft.ML.Data.TextLoader.Options options, Microsoft.ML.Data.IMultiStreamSource dataSample = default);static member CreateTextLoader : Microsoft.ML.DataOperationsCatalog * Microsoft.ML.Data.TextLoader.Options * Microsoft.ML.Data.IMultiStreamSource -> Microsoft.ML.Data.TextLoader<Extension()>
Public Function CreateTextLoader(Of TInput) (catalog As DataOperationsCatalog, options As TextLoader.Options, Optional dataSample As IMultiStreamSource = Nothing) As TextLoader類型參數
- TInput
參數
- catalog
- DataOperationsCatalog
- options
- TextLoader.Options
定義載入作業的設定。 定義載入作業的設定。 不需要指定 Columns 欄位，因為此方法會推斷資料行。
- dataSample
- IMultiStreamSource
資料範例的選擇性位置。 此範例可用來推斷資料行的相關資訊，例如位置名稱。
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適用於
CreateTextLoader<TInput>(DataOperationsCatalog, Char, Boolean, IMultiStreamSource, Boolean, Boolean, Boolean)
從資料模型類型推斷資料集架構，以建立文字載入器 TextLoader 。
public static Microsoft.ML.Data.TextLoader CreateTextLoader<TInput> (this Microsoft.ML.DataOperationsCatalog catalog, char separatorChar = '\t', bool hasHeader = false, Microsoft.ML.Data.IMultiStreamSource dataSample = default, bool allowQuoting = false, bool trimWhitespace = false, bool allowSparse = false);static member CreateTextLoader : Microsoft.ML.DataOperationsCatalog * char * bool * Microsoft.ML.Data.IMultiStreamSource * bool * bool * bool -> Microsoft.ML.Data.TextLoader<Extension()>
Public Function CreateTextLoader(Of TInput) (catalog As DataOperationsCatalog, Optional separatorChar As Char = '\t', Optional hasHeader As Boolean = false, Optional dataSample As IMultiStreamSource = Nothing, Optional allowQuoting As Boolean = false, Optional trimWhitespace As Boolean = false, Optional allowSparse As Boolean = false) As TextLoader類型參數
- TInput
定義要載入之資料的架構。 使用以 (裝飾的公用欄位或屬性 LoadColumnAttribute ，以及可能) 的其他屬性，在載入資料的架構中指定資料行名稱和其資料類型。
參數
- catalog
- DataOperationsCatalog
- separatorChar
- Char
資料行分隔符號。 預設值為 '\t'
- hasHeader
- Boolean
檔案是否有具有功能名稱的標頭。 提供 時， true 表示 中的 第一行將用於功能名稱，而呼叫 時 Load(IMultiStreamSource) ，將會略過第一行。 如果沒有提供， true 只要指出載入器應該在呼叫 時 Load(IMultiStreamSource) 略過第一行，但資料行不會有位置名稱批註。 這是因為會在建立載入器時建立輸出架構，而不是呼叫 時 Load(IMultiStreamSource) 。
- dataSample
- IMultiStreamSource
資料範例的選擇性位置。 如果存在，此範例可用來推斷位置名稱批註。
- allowQuoting
- Boolean
輸入是否可能包含雙引號值。 此參數用來區分輸入值中的分隔符號與實際分隔符號。 當 為 時 true ，雙引號內的分隔符號會視為輸入值的一部分。 當 為 時 false ，所有分隔符號，甚至是那些引號，都會被視為分隔新資料行。
- trimWhitespace
- Boolean
從行中移除尾端空白字元。
- allowSparse
- Boolean
輸入是否可能包含疏鬆標記法。 例如，包含 「5 2：6 4：3」 的資料清單示有 5 個數據行，而唯一的非零資料行是 2 和 4，分別具有 6 和 3 的值。 資料行索引是以零起始，因此資料行 2 和 4 代表第三欄和第 5 個數據行。 資料行可能也有密集值，後面接著以這種方式表示的疏鬆值。 例如，包含 「1 2 5 2：6 4：3」 的資料列代表兩個具有 1 和 2 值的密集資料行，後面接著 5 個疏鬆表示值為 0、0、6、0 和 3 的資料行。 疏鬆資料行的索引從 0 開始，即使 0 代表第三個數據行也一樣。
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