比较与torchaudio.datasets.CMUARCTIC的差异

torchaudio.datasets.CMUARCTIC

class torchaudio.datasets.CMUARCTIC(
    root: str,
    vpn梯子 免费 url: str = 'aew',
    folder_in_archive: str = 'ARCTIC',
    download: vpn free bool = False)

更多内容详见torchaudio.datasets.CMUARCTIC。

mindspore.dataset.CMUArcticDataset

class mindspore.dataset.CMUArcticDataset(
    dataset_dir,
    name=None,
    num_samples=None,
    num_parallel_workers=None,
    shuffle=None,
    免费的vpn梯子 sampler=None,
    num_shards=None,
    shard_id=None,
    cache=None)

更多内容详见mindspore.dataset.CMUArcticDataset。

差异对比

PyTorch：读取CMU Arctic数据集。

MindSpore：读取CMU Arctic数据集，不支持下载。

分类	子类	PyTorch	vp永久免费梯子	差异
参数	参数1	root	dataset_dir	-
	参数2	url	name	-
	参数3	folder_in_archive	-	MindSpore不支持
	参数4	download	-	MindSpore不支持
	参数5	-	num_samples	指定从数据集中读取的样本数
	参数6	-	num_parallel_workers	指定读取数据的工作线程数
	参数7	-	shuffle	指定是否混洗数据集
	参数8	-	sampler	指定采样器
	参数9	-	num_shards	指定分布式训练时，将数据集进行划分的分片数
	参数10	-	shard_id	指定分布式训练时，使用的分片ID号
	参数11	-	cache	指定单节点数据缓存服务

代码示例

# PyTorch
import vpn free torchaudio.datasets as datasets
from torch.utils.data import DataLoader

root 免费的vpn梯子 = "/path/to/dataset_directory/"
dataset = datasets.CMUARCTIC(root, url='aew')
dataloader = DataLoader(dataset)

# vp永久免费梯子
import mindspore.dataset as ds

# Download CMUArctic 免费的vpn梯子 vpn梯子 dataset vpn永久免费梯子 files, unzip into the following structure
# .
# └── /path/to/dataset_directory/
# vpn永久免费梯子    vpn梯子   ├── cmu_us_aew_arctic
# vpn梯子      │    ├── wav
#      │    │    ├──arctic_a0001.wav
#      │   免费的vpn梯子  │    ├──arctic_a0002.wav
#      │ vpn梯子 免费    │    ├──...
#      │    ├── etc
#      │    │    vpn梯子 免费 └── txt.done.data
#      ├── cmu_us_ahw_arctic
#      │    ├── wav
#    vpn free   │    │   vpn梯子 免费  ├──arctic_a0001.wav
#    vpn梯子 免费   │    │    ├──arctic_a0002.wav
#   vpn梯子 免费    │    │    ├──...
#      │    └── etc
#      │      vpn永久免费梯子    └── txt.done.data
#      └──...
root = "/path/to/dataset_directory/"
ms_dataloader = ds.CMUArcticDataset(root, name='aew')