昇思MindSpore学习笔记5--数据变换Transforms

摘要：

昇思MindSpore的数据变换，包括通用变换Common Transforms、图像变换Vision Transforms、标准化Normalize、文本变换Text Transforms、匿名函数变换Lambda Transforms。

一、数据变换Transforms概念

原始数据需预处理后才能送入神经网络进行训练。

mindspore.dataset.transforms

支持图像、文本、音频等数据类型的数据变换。

支持使用Lambda函数。

二、环境准备

安装minspore模块

!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.3.0rc1

导入minspore、dataset等相关模块

import numpy as np
from PIL import Image
from download import download
from mindspore.dataset import transforms, vision, text
from mindspore.dataset import GeneratorDataset, MnistDataset

三、通用变换Common Transforms

mindspore.dataset.transforms模块支持一系列通用Transforms。

下面以Compose为例。

1. 下载数据集：

# Download data from open datasets

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')

输出：

Downloading data from https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/MNIST_Data.zip (10.3 MB)

file_sizes: 100%|███████████████████████████| 10.8M/10.8M [00:00<00:00, 173MB/s]
Extracting zip file...
Successfully downloaded / unzipped to ./

2.加载训练数据集

image, label = next(train_dataset.create_tuple_iterator())
print(image.shape)

输出：

(28, 28, 1)

3.数据变换

# 定义compose变换
composed = transforms.Compose(
    [
        vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0),
        vision.Normalize(mean=(0.1307,), std=(0.3081,)),
        vision.HWC2CHW()
    ]
)
# 注册compose变换
train_dataset = train_dataset.map(composed, 'image')
image, label = next(train_dataset.create_tuple_iterator())
print(image.shape)

输出：

(1, 28, 28)

四、图像变换Vision Transforms

mindspore.dataset.vision模块提供一系列图像数据变换

下面Mnist数据处理过程中，使用了缩放Rescale、标准化Normalize和格式转换HWC2CHW。

1. 缩放Rescale

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

输出的像素值 ：outputi=inputi*rescale+shift 

下例使用numpy随机生成一个像素值在[0, 255]的图像。

random_np = np.random.randint(0, 255, (48, 48), np.uint8)
random_image = Image.fromarray(random_np)
print(random_np)

输出：

[[104 213  39 ...  78 181 154]
 [ 65  32 142 ...   3  78 137]
 [166 225   9 ...  75 220 173]
 ...
 [190 134  56 ... 171 213 135]
 [109  57 118 ...   2  78  28]
 [ 86  43  44 ... 186 233 193]]

现在对其像素值进行缩放。

rescale = vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0)
rescaled_image = rescale(random_image)
print(rescaled_image)

输出：

[[0.40784317 0.8352942  0.15294118 ... 0.30588236 0.70980394 0.6039216 ]
 [0.25490198 0.1254902  0.5568628  ... 0.01176471 0.30588236 0.5372549 ]
 [0.6509804  0.882353   0.03529412 ... 0.29411766 0.86274517 0.6784314 ]
 ...
 [0.74509805 0.5254902  0.21960786 ... 0.67058825 0.8352942  0.5294118 ]
 [0.427451   0.22352943 0.46274513 ... 0.00784314 0.30588236 0.10980393]
 [0.3372549  0.16862746 0.17254902 ... 0.7294118  0.91372555 0.7568628 ]]

2. 标准化Normalize

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)

图像的每个通道下列公式进行调整，其中c代表通道索引：

normalize = vision.Normalize(mean=(0.1307,), std=(0.3081,))
normalized_image = normalize(rescaled_image)
print(normalized_image)

输出：

[[ 0.8995235   2.286901    0.07218818 ...  0.5685893   1.8795974   1.5359352 ]
 [ 0.40312228 -0.01690946  1.3831964  ... -0.38602826  0.5685893   1.3195552 ]
 [ 1.688674    2.4396398  -0.30965886 ...  0.5304046   2.3759987   1.7777716 ]
 ...
 [ 1.9941516   1.2813705   0.28856817 ...  1.7523152   2.286901   1.2940987 ]
 [ 0.9631647   0.3012964   1.0777187  ... -0.3987565   0.5685893  -0.06782239]
 [ 0.67041516  0.12310111  0.13582934 ...  1.9432386   2.5414658   2.0323365 ]]

3. 格式转换HWC2CHW

MindSpore设置HWC为默认图像格式。

不同设备会对(height, width, channel)或(channel, height, width)两种格式针对性优化。

将上例的normalized_image处理为HWC格式，再转换为CHW。

hwc_image = np.expand_dims(normalized_image, -1)
hwc2chw = vision.HWC2CHW()
chw_image = hwc2chw(hwc_image)
print(hwc_image.shape, chw_image.shape)

输出：

(48, 48, 1) (1, 48, 48)

五、文本变换Text Transforms

mindspore.dataset.text模块提供文本数据变换。

包括分词（Tokenize）、构建词表、Token转Index等操作。

示例：

1. 准备数据

定义三段文本，使用GeneratorDataset加载。

texts = ['Welcome to Beijing']
test_dataset = GeneratorDataset(texts, 'text')

2. 分词

MindSpore提供多种分词器，此处选用PythonTokenizer，可以自由实现分词策略。

用map注册分词操作。

def my_tokenizer(content):
    return content.split()

test_dataset = test_dataset.map(text.PythonTokenizer(my_tokenizer))
print(next(test_dataset.create_tuple_iterator()))

输出：

[Tensor(shape=[3], dtype=String, value= ['Welcome', 'to', 'Beijing'])]

3. 词表映射变换Lookup

为每个分词建立索引。

使用Vocab生成词表，用vocab方法查看词表。

vocab = text.Vocab.from_dataset(test_dataset)
print(vocab.vocab())

输出：

{'to': 2, 'Welcome': 1, 'Beijing': 0}

配合map方法进行词表映射变换，为分词建立索引。

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

输出：

[Tensor(shape=[3], dtype=Int32, value= [1, 2, 0])]

六、匿名函数变换Lambda Transforms

Lambda是匿名函数。

Lambda Transforms加载自定义Lambda函数。

下例的Lambda函数实现对输入数据乘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()))

输出：

[[Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 6)], [Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 18)], [Tensor(shape=[], dtype=Int64, value= 38)]]