昇思MindSpore 25天学习打卡营|day4

数据变换 Transforms

通常情况下，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。

Common Transforms

mindspore.dataset.transforms模块支持一系列通用Transforms。这里我们以Compose为例，介绍其使用方式。

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。我们仍基于Mnist数据集呈现Transforms的应用效果。

Vision Transforms

mindspore.dataset.vision模块提供一系列针对图像数据的Transforms。在Mnist数据处理过程中，使用了Rescale、Normalize和HWC2CHW变换。下面对其进行详述。

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 $𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡_{i}=𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡_{i}∗𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒+𝑠ℎ𝑖𝑓𝑡$

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 𝑐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模块提供一系列针对文本数据的Transforms。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。

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

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。在这里，我们首先使用一个简单的Lambda函数，对输入数据乘2：

test_dataset = GeneratorDataset([1, 2, 3], 'data', shuffle=False)
test_dataset = test_dataset.map(lambda x: x * 2)
print(list(test_dataset.create_tuple_iterator()))
[[Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 2)], [Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 4)], [Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 6)]]

可以看到map传入Lambda函数后，迭代获得数据进行了乘2操作。

我们也可以定义较复杂的函数，配合Lambda函数实现复杂数据处理：

def func(x):
    return x * x + 2

test_dataset = test_dataset.map(lambda x: func(x))
print(list(test_dataset.create_tuple_iterator()))
[[Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 6)], [Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 18)], [Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 38)]]