第五十三回入云龙斗法破高廉黑旋风下井救柴进-AI训练数据处理和读取

罗真人教了公孙胜五雷天罡正法，并让他记住“逢幽而止，遇汴而环”八个字。三人辞别了罗真人，戴宗先回去报信，李逵和公孙胜结伴而行。

走了三天，来到了武冈镇，李逵碰到一个铁匠，叫金钱豹子汤隆，李逵邀他一起上梁山。到了高唐，宋江、吴用都出寨迎接三人，李逵引荐汤隆参见宋江、吴用等头领，大家开筵席庆贺。

宋江再打高唐，高廉又用法术，公孙胜一道金光射出，就把高廉的怪兽毒虫都杀死了，高廉退回城里。

第二天四面攻城，料定晚上高廉会偷袭，四面都埋伏好。高廉带着三百神兵来偷营，公孙胜也做法，让神兵无路可走，都被杀死在营寨里，只有高廉逃了回去。

公孙胜果然法术高深，在AI人工智能领域，数据处理是容易被人忽视的重要因素。

AI训练数据处理和读取

AI数据处理

AI数据处理概述

AI数据处理是指对原始数据进行一系列的操作，以便机器学习算法能够从中提取有用的信息，进而进行模型的训练、验证和部署。数据处理是机器学习流程中的关键步骤，其质量直接影响到模型的性能。

AI数据处理的关键技术

1 数据清洗

缺失值处理：填充、删除或插值。
异常值检测与处理：使用统计方法、箱线图等检测异常值，并进行适当的处理。
重复值处理：识别并删除重复的数据。

2 数据转换

数据标准化：将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。
数据归一化：将数据缩放到指定的范围，如[0,1]。
独热编码：将分类变量转换为二进制向量。

3 特征提取与选择

特征提取：通过统计方法、变换等从原始数据中提取有用的特征。
特征选择：选择对模型性能影响最大的特征，减少计算量，提高模型泛化能力。

4 数据分割

将数据分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型训练、模型选择和性能评估。

5 数据增强

对于图像数据，可以通过旋转、平移、裁剪等方式生成新的数据，增加模型的泛化能力。
对于音频数据，可以通过调整音高、速度等方式生成新的数据。

飞桨代码示例

飞桨框架在 paddle.vision.datasets 和 paddle.text 目录下内置了一些经典数据集可直接调用，通过以下代码可查看飞桨框架中的内置数据集。
import paddle
print('计算机视觉（CV）相关数据集：', paddle.vision.datasets.__all__)
print('自然语言处理（NLP）相关数据集：', paddle.text.__all__)
输出：
计算机视觉（CV）相关数据集： ['DatasetFolder', 'ImageFolder', 'MNIST', 'FashionMNIST', 'Flowers', 'Cifar10', 'Cifar100', 'VOC2012']


自然语言处理（NLP）相关数据集： ['Conll05st', 'Imdb', 'Imikolov', 'Movielens', 'UCIHousing', 'WMT14', 'WMT16', 'ViterbiDecoder', 'viterbi_decode']
以 MNIST 数据集为例，加载内置数据集的代码示例如下所示。
from paddle.vision.transforms import Normalize

# 定义图像归一化处理方法，这里的CHW指图像格式需为 [C通道数，H图像高度，W图像宽度]
transform = Normalize(mean=[127.5], std=[127.5], data_format='CHW')
# 下载数据集并初始化 DataSet
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=transform)
test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=transform)
print('train images: ',len(train_dataset),', test images: ',len(test_dataset))
输出：
train images:  60000 , test images:  10000
读取数据

可以使用下面的代码直接对数据集进行迭代读取。
from matplotlib import pyplot as plt

for data in train_dataset:
    image, label = data
    print('shape of image: ',image.shape)
    plt.title(str(label))
    plt.imshow(image[0])    
    break