神经网络训练之数据变换 Transforms

MindSpore提供了数据预处理的功能，可以通过不同种类的数据变换（Transforms）来对原始数据进行处理，然后使用数据处理Pipeline来实现数据预处理。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模块支持一系列通用Transforms。

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。

依然还是先下载文件进行处理。

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。

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)。

HWC2CHW

HWC2CHW变换用于在不同硬件设备中转换图像格式，从(height, width, channel)到(channel, height, width)。MindSpore默认使用HWC格式，但在需要CHW格式时可以使用该变换进行处理。

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。

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。在这里，我们首先使用一个简单的Lambda函数，对输入数据乘2：、

总结

MindSpore提供了多种适用于图像、文本等不同类型数据的数据预处理变换算子,包括通用变换、Vision Transforms和Text Transforms。这些变换可以灵活组合使用,构建出复杂的数据处理流水线,为下游的模型训练做好数据准备。

总的来说,MindSpore的数据变换功能丰富全面,可以灵活地满足不同数据类型的预处理需求,为机器学习模型的训练做好铺垫。