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1. 背景：

使用 mindspore 学习神经网络，打卡第四天；

2. 训练的内容：

使用 mindspore 的常见的数据变换 Transforms 的使用方法；

3. 常见的用法小节：

支持一系列常用的 Transforms 的操作

3.1 Vision Transforms 操作：

Rescale: 缩放，平移因子
Normalize: 图像归一化
HWC2CHW: 转换图像格式

# 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
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)

3.2 Text Transforms

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

Tokenizer

# 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
texts = ['Welcome to Beijing']
test_dataset = GeneratorDataset(texts, 'text')def my_tokenizer(content):return content.split()test_dataset = test_dataset.map(text.PythonTokenizer(my_tokenizer))
print(next(test_dataset.create_tuple_iterator()))

生成词表

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

3.3 Lambda Transforms

通过 lambda 函数进行 transforms 变化

# Lambda函数是一种不需要名字的函数
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()))def func(x):return x * x + 2test_dataset = test_dataset.map(lambda x: func(x))print(list(test_dataset.create_tuple_iterator()))

活动参与链接：

https://xihe.mindspore.cn/events/mindspore-training-camp