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1.1 数据变换
什么是数据变换、为何要数据变换
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。
1.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。
2.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 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡𝑖=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
,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。
3.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。
4.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。