昇思25天学习打卡营第4天|数据变换Transforms

☀️ 最近报名参加了昇思25天学习打卡训练营
☀️ 第1天初步学习了MindSpore的基本操作
☀️ 第2天初步学习了张量Tensor
☀️ 第3天初步学习了数据集Dataset
☀️ 第4天学习 初学入门 / 初学教程 / 05-数据变换 Transforms

1. 代码跑通流程

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。

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。下面分别对其进行介绍。

1.1 导入库

import numpy as np
from PIL import Image
from download import download
from mindspore.dataset import transforms, vision, text
from mindspore.dataset import GeneratorDataset, MnistDataset

1.2 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。

先下载数据集：

# Download data from open datasets

url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/" \
      "notebook/datasets/MNIST_Data.zip"
path = download(url, "./", kind="zip", replace=True)

train_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/train')

在这里插入图片描述

查看图片大小：

image, label = next(train_dataset.create_tuple_iterator())
print(image.shape)

输出：

(28, 28, 1)

Compose 转换

composed = transforms.Compose(
    [
        vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0),
        vision.Normalize(mean=(0.1307,), std=(0.3081,)),
        vision.HWC2CHW()
    ]
)

train_dataset = train_dataset.map(composed, 'image')
image, label = next(train_dataset.create_tuple_iterator())
print(image.shape)

输出：

(1, 28, 28)

1.3 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。

1️⃣ 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 + 𝑠ℎ𝑖𝑓𝑡

这里我们先使用numpy随机生成一个像素值在[0, 255]的图像，将其像素值进行缩放。

random_np = np.random.randint(0, 255, (48, 48), np.uint8)
random_image = Image.fromarray(random_np)
print(random_np)

输出：

[[111  96  51 ...  29 222  74]
 [ 63 238 160 ... 114 128 125]
 [176 253 251 ... 168  23  42]
 ...
 [ 70 109  13 ... 191  68 218]
 [167  98 194 ... 115  48 186]
 [229  40  97 ...  61  54  90]]

为了更直观地呈现Transform前后的数据对比，我们使用Transforms的Eager模式进行演示。首先实例化Transform对象，然后调用对象进行数据处理。

rescale = vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0)
rescaled_image = rescale(random_image)
print(rescaled_image)

[[0.6666667  0.03921569 0.854902   ... 0.31764707 0.5019608  0.37647063]
 [0.00784314 0.41960788 0.57254905 ... 0.93725497 0.69803923 0.64705884]
 [0.909804   0.5372549  0.9215687  ... 0.8705883  0.427451   0.8470589 ]
 ...
 [0.7568628  0.54901963 0.23529413 ... 0.28235295 0.52156866 0.5647059 ]
 [0.909804   0.6862745  0.227451   ... 0.21568629 0.43137258 0.36862746]
 [0.59607846 0.9450981  0.41176474 ... 0.73333335 0.1764706  0.16862746]]

可以看到，使用Rescale后的每个像素值都进行了缩放。

2️⃣ 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
𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡_𝑐 = (𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡_𝑐−𝑚𝑒𝑎𝑛_𝑐) / 𝑠𝑡𝑑_𝑐
其中 𝑐 代表通道索引。

normalize = vision.Normalize(mean=(0.1307,), std=(0.3081,))
normalized_image = normalize(rescaled_image)
print(normalized_image)

输出：

[[ 0.9886211   0.7976976   0.22492702 ... -0.05509416  2.4014552
   0.51767635]
 [ 0.37766582  2.6051068   1.6123046  ...  1.0268059   1.2050011
   1.1668164 ]
 [ 1.8159562   2.7960305   2.7705739  ...  1.7141304  -0.13146357
   0.11037287]
 ...
 [ 0.46676344  0.9631647  -0.2587459  ...  2.0068798   0.44130698
   2.3505423 ]
 [ 1.7014022   0.8231541   2.0450647  ...  1.0395341   0.18674232
   1.9432386 ]
 [ 2.490553    0.08491641  0.8104258  ...  0.35220936  0.2631117
   0.7213281 ]]

3️⃣ 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。

hwc_image = np.expand_dims(normalized_image, -1)
hwc2chw = vision.HWC2CHW()
chw_image = hwc2chw(hwc_image)
print(hwc_image.shape, chw_image.shape)

输出：

(48, 48, 1) (1, 48, 48)

1.4 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。这里简单介绍其使用方法。

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。

texts = ['Welcome to Beijing']
test_dataset = GeneratorDataset(texts, 'text')

1️⃣ 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。

def my_tokenizer(content):
    return content.split()

test_dataset = test_dataset.map(text.PythonTokenizer(my_tokenizer))
print(next(test_dataset.create_tuple_iterator()))

输出：

[Tensor(shape=[3], dtype=String, value= ['Welcome', 'to', 'Beijing'])]

2️⃣ 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。

vocab = text.Vocab.from_dataset(test_dataset)

获得词表后我们可以使用vocab方法查看词表。

print(vocab.vocab())

输出：

{'to': 2, 'Welcome': 1, 'Beijing': 0}

生成词表后，可以配合map方法进行词表映射变换，将Token转为Index。

test_dataset = test_dataset.map(text.Lookup(vocab))
print(next(test_dataset.create_tuple_iterator()))

输出：

[Tensor(shape=[3], dtype=Int32, value= [1, 2, 0])]

1.5 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()))

输出：

[[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()))

输出：

[[Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 6)], [Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 18)], [Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 38)]]

2. 小结

今天学习了数据变换的操作，包括 Common Transforms、Vision Transforms、Text Transforms 和 Lambda Transforms

在这里插入图片描述