内容介绍：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。
具体内容：
1. 导包
import numpy as np
from PIL import Image
from download import download
from mindspore.dataset import transforms, vision, text
from mindspore.dataset import GeneratorDataset, MnistDataset2. 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。
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')
image, label = next(train_dataset.create_tuple_iterator())
print(image.shape)
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. 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。
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。
random_np = np.random.randint(0, 255, (48, 48), np.uint8)
random_image = Image.fromarray(random_np)
print(random_np)
rescale = vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0)
rescaled_image = rescale(random_image)
print(rescaled_image)4. 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)。
normalize = vision.Normalize(mean=(0.1307,), std=(0.3081,))
normalized_image = normalize(rescaled_image)
print(normalized_image)5. 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)6. 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。
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')7. 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()))8. 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())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()))9. 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()))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()))数据变换是深度学习中不可或缺的一环，它直接影响到模型的训练效果和泛化能力。MindSpore提供了丰富的数据变换方法，包括面向图像、文本、音频等不同数据类型的Transforms，这大大减轻了我们在数据预处理上的工作负担。特别是对于那些需要复杂数据增强的任务，MindSpore的Compose功能能够轻松地将多个数据增强操作组合起来，形成一个完整的数据预处理流程。
