MindSpore中可以把用于训练网络模型的数据集，转换为MindSpore特定的格式数据（MindSpore Record格式），从而更加方便地保存和加载数据。其目标是归一化用户的数据集，并进一步通过MindDataset接口实现数据的读取，并用于训练过程。
此外，MindSpore还针对部分数据场景进行了性能优化，使用MindSpore Record数据格式可以减少磁盘IO、网络IO开销，从而获得更好的使用体验。
MindSpore Record数据格式具备的特征如下：
- 实现数据统一存储、访问，使得训练时数据读取更加简便。
- 数据聚合存储、高效读取，使得训练时数据方便管理和移动。
- 高效的数据编解码操作，使得用户可以对数据操作无感知。
- 可以灵活控制数据切分的分区大小，实现分布式数据处理。
Record文件结构
如下图所示，MindSpore Record文件由数据文件和索引文件组成。
其中数据文件包含文件头、标量数据页、块数据页，用于存储用户归一化后的训练数据，且单个MindSpore Record文件建议小于20G，用户可将大数据集进行分片存储为多个MindSpore Record文件。
而索引文件则包含基于标量数据（如图像Label、图像文件名等）生成的索引信息，用于方便地检索、统计数据集信息。
数据文件中的文件头、标量数据页、块数据页的具体用途如下所示：
- 文件头：是MindSpore Record文件的元信息，主要用来存储文件头大小、标量数据页大小、块数据页大小、Schema信息、索引字段、统计信息、文件分区信息、标量数据与块数据对应关系等。
- 标量数据页：主要用来存储整型、字符串、浮点型数据，如图像的Label、图像的文件名、图像的长宽等信息，即适合用标量来存储的信息会保存在这里。
- 块数据页：主要用来存储二进制串、NumPy数组等数据，如二进制图像文件本身、文本转换成的字典等。
转换成Record格式
下面主要介绍如何将CV类数据和NLP类数据转换为MindSpore Record文件格式，并通过MindDataset接口，实现MindSpore Record文件的读取。
转换CV类数据集
本示例主要以包含100条记录的CV数据集并将其转换为MindSpore Record格式为例子，介绍如何将CV类数据集转换成MindSpore Record文件格式，并使用MindDataset接口读取。
首先，需要创建100张图片的数据集并对齐进行保存，其样本包含file_name（字符串）、label（整型）、 data（二进制）三个字段，然后使用MindDataset接口读取该MindSpore Record文件。
- 生成100张图像，并转换成MindSpore Record文件格式。
- 通过MindDataset接口读取MindSpore Record文件格式。
转换NLP类数据集
本示例首先创建一个包含100条记录的MindSpore Record文件格式，其样本包含八个字段，均为整型数组，然后使用MindDataset接口读取该MindSpore Record文件。
- 生成100条文本数据，并转换成MindSpore Record文件格式。
- 通过MindDataset接口读取MindSpore Record格式文件。
Dataset转存MindRecord
MindSpore提供转换常用数据集的工具类，能够将常用的数据集转换为MindSpore Record文件格式。
转存CIFAR-10数据集
用户可以通过Dataset.save类，将CIFAR-10原始数据转换为MindSpore Record，并使用MindDataset接口读取。
- 下载CIFAR-10数据集，并使用Cifar10Dataset加载。
- 调用Dataset.save接口，将CIFAR-10数据集转存为MindSpore Record文件格式。
- 通过MindDataset接口读取MindSpore Record文件格式。
