TextLoaderSaverCatalog.CreateTextLoader 方法
定义
重要
一些信息与预发行产品相关，相应产品在发行之前可能会进行重大修改。 对于此处提供的信息，Microsoft 不作任何明示或暗示的担保。
重载
CreateTextLoader(DataOperationsCatalog, TextLoader+Options, IMultiStreamSource)
创建文本加载程序 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参数
- catalog
- DataOperationsCatalog
- options
- TextLoader.Options
定义加载操作的设置。
- dataSample
- IMultiStreamSource
数据示例的可选位置。 此示例可用于推断槽名称注释（如果存在），以及使用TextLoader.Rangenull最大索引定义的槽Columns数。
如果示例已随 ML.NET 一 SaveAsText(DataOperationsCatalog, IDataView, Stream, Char, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean)起保存，则它还会在标头中包含架构信息，即使 Columns 未指定，加载程序也可以读取这些架构信息。
若要使用文件中定义的架构，所有其他 TextLoader.Options sould 都将保留其默认值。
返回
适用于
CreateTextLoader(DataOperationsCatalog, TextLoader+Column[], Char, Boolean, IMultiStreamSource, Boolean, Boolean, Boolean)
创建文本加载程序 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参数
- catalog
- DataOperationsCatalog
- columns
- TextLoader.Column[]
定义架构的列 TextLoader.Column 数组。
- separatorChar
- Char
用作行中数据点之间的分隔符的字符。 默认情况下，制表符用作分隔符。
- hasHeader
- Boolean
文件是否具有具有功能名称的标头。 提供 时，true指示 中的第一行将用于特征名称，并且调用 时Load(IMultiStreamSource)，将跳过第一行。 如果未 提供 ， true 则仅指示调用 时 Load(IMultiStreamSource) 加载程序应跳过第一行，但列将没有槽名称注释。 这是因为输出架构是在创建加载程序时创建的，而不是在调用 时 Load(IMultiStreamSource) 创建的。
- dataSample
- IMultiStreamSource
数据示例的可选位置。 此示例可用于推断槽名称注释（如果存在），以及用TextLoader.Rangenull最大索引定义的列中的槽数。
如果示例已随 ML.NET 一 SaveAsText(DataOperationsCatalog, IDataView, Stream, Char, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean)起保存，则它还会在标头中包含架构信息，即使 columns 为 null，加载程序也可以读取这些架构信息。
为了使用文件中定义的架构，所有其他参数都保留其默认值。
- allowQuoting
- Boolean
输入是否可能包含双引号值。 此参数用于区分输入值中的分隔符与实际分隔符。 当 为 时 true，双引号中的分隔符被视为输入值的一部分。 如果 false为 ，则所有分隔符（即使是引号中的分隔符）都被视为分隔新列。
- trimWhitespace
- Boolean
删除行中的尾随空格。
- allowSparse
- Boolean
输入是否可能包含稀疏表示形式。 例如，包含“5 2：6 4：3”的行表示有 5 列，唯一的非零是列 2 和 4，它们分别具有值 6 和 3。 列索引从零开始，因此第 2 列和第 4 列表示第 3 列和第 5 列。 列可能还具有密集值，后跟以这种方式表示的稀疏值。 例如，包含“1 2 5 2：6 4：3”的行表示两个值 1 和 2 的密集列，后跟值 0、0、6、0 和 3 的稀疏表示列。 稀疏列的索引从 0 开始，即使 0 表示第三列。
返回
示例
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; }
}
}
}
适用于
CreateTextLoader<TInput>(DataOperationsCatalog, TextLoader+Options, IMultiStreamSource)
通过从数据模型类型推断数据集架构来创建文本加载程序 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类型参数
- TInput
参数
- catalog
- DataOperationsCatalog
- options
- TextLoader.Options
定义加载操作的设置。 定义加载操作的设置。 无需指定 Columns 字段，因为此方法将推断列。
- dataSample
- IMultiStreamSource
数据示例的可选位置。 此示例可用于推断有关列的信息，例如槽名称。
返回
适用于
CreateTextLoader<TInput>(DataOperationsCatalog, Char, Boolean, IMultiStreamSource, Boolean, Boolean, Boolean)
通过从数据模型类型推断数据集架构来创建文本加载程序 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类型参数
- TInput
定义要加载的数据的架构。 使用用 LoadColumnAttribute (修饰的公共字段或属性，以及可能) 的其他属性在已加载数据的架构中指定列名及其数据类型。
参数
- catalog
- DataOperationsCatalog
- separatorChar
- Char
列分隔符。 默认值为“\t”
- hasHeader
- Boolean
文件是否具有具有功能名称的标头。 提供 时，true指示 中的第一行将用于特征名称，并且调用 时Load(IMultiStreamSource)，将跳过第一行。 如果未 提供 ， true 则仅指示调用 时 Load(IMultiStreamSource) 加载程序应跳过第一行，但列将没有槽名称注释。 这是因为输出架构是在创建加载程序时创建的，而不是在调用 时 Load(IMultiStreamSource) 创建的。
- dataSample
- IMultiStreamSource
数据示例的可选位置。 此示例可用于推断槽名称注释（如果存在）。
- allowQuoting
- Boolean
输入是否可能包含双引号值。 此参数用于区分输入值中的分隔符与实际分隔符。 当 为 时 true，双引号中的分隔符被视为输入值的一部分。 如果 false为 ，则所有分隔符（即使是那些惠廷引号）都被视为分隔新列。
- trimWhitespace
- Boolean
删除行中的尾随空格。
- allowSparse
- Boolean
输入是否可能包含稀疏表示形式。 例如，包含“5 2：6 4：3”的行表示有 5 列，唯一的非零是列 2 和 4，它们分别具有值 6 和 3。 列索引从零开始，因此第 2 列和第 4 列表示第 3 列和第 5 列。 列可能还具有密集值，后跟以这种方式表示的稀疏值。 例如，包含“1 2 5 2：6 4：3”的行表示两个值 1 和 2 的密集列，后跟值 0、0、6、0 和 3 的稀疏表示列。 稀疏列的索引从 0 开始，即使 0 表示第三列。
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