直接加载的原始数据并不能直接送入神经网络进行训练，此时我们需要对其进行数据预处理。
MindSpore提供不同种类的数据变换（Transforms），配合数据处理Pipeline来实现数据预处理。所有的Transforms均可通过map方法传入，实现对指定数据列的处理。
mindspore.dataset提供了面向图像、文本、音频等不同数据类型的Transforms，同时也支持使用Lambda函数。
Common Transforms（mindspore.dataset.transforms模块）
Compose
Compose接收一个数据增强操作序列，然后将其组合成单个数据增强操作。
Vision Transforms（mindspore.dataset.vision模块）
Rescale
Rescale变换用于调整图像像素值的大小，包括两个参数：
- rescale：缩放因子。
- shift：平移因子。
图像的每个像素将根据这两个参数进行调整，输出的像素值为𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡𝑖=𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡𝑖∗𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒+𝑠ℎ𝑖𝑓𝑡𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡𝑖=𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡𝑖∗𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒+𝑠ℎ𝑖𝑓𝑡。
Normalize
Normalize变换用于对输入图像的归一化，包括三个参数：
- mean：图像每个通道的均值。
- std：图像每个通道的标准差。
- is_hwc：bool值，输入图像的格式。True为(height, width, channel)，False为(channel, height, width)。
图像的每个通道将根据mean和std进行调整，计算公式为𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡𝑐=𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡𝑐−𝑚𝑒𝑎𝑛𝑐𝑠𝑡𝑑𝑐𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡𝑐=𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡𝑐−𝑚𝑒𝑎𝑛𝑐𝑠𝑡𝑑𝑐，其中 𝑐𝑐代表通道索引。
HWC2CHW
HWC2CHW变换用于转换图像格式。在不同的硬件设备中可能会对(height, width, channel)或(channel, height, width)两种不同格式有针对性优化。MindSpore设置HWC为默认图像格式，在有CHW格式需求时，可使用该变换进行处理。
这里我们先将前文中normalized_image处理为HWC格式，然后进行转换。可以看到转换前后的shape发生了变化。
Text Transforms（mindspore.dataset.text模块）
与图像数据不同，文本数据需要有分词（Tokenize）、构建词表、Token转Index等操作。
首先我们定义三段文本，作为待处理的数据，并使用GeneratorDataset进行加载。
PythonTokenizer
分词（Tokenize）操作是文本数据的基础处理方法，MindSpore提供多种不同的Tokenizer。这里我们选择基础的PythonTokenizer举例，此Tokenizer允许用户自由实现分词策略。随后我们利用map操作将此分词器应用到输入的文本中，对其进行分词。
Lookup
Lookup为词表映射变换，用来将Token转换为Index。在使用Lookup前，需要构造词表，一般可以加载已有的词表，或使用Vocab生成词表。这里我们选择使用Vocab.from_dataset方法从数据集中生成词表。
Lambda Transforms
Lambda函数是一种不需要名字、由一个单独表达式组成的匿名函数，表达式会在调用时被求值。Lambda Transforms可以加载任意定义的Lambda函数，提供足够的灵活度。
