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昇思25天学习打卡营第05天 | 数据变换 Transforms

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昇思25天学习打卡营第05天 | 数据变换 Transforms

通常情况下的原始数据不能直接输入到网络中进行训练，需要对数据进行预处理。

mindspoer.dataset提供了面向图像、文本、音频等数据类型的Transforms，也支持Lambda函数。

Common Transforms

mindspore.dataset.transforms.Compose：将多个数据增强操作组合使用；
mindspore.dataset.transforms.Concatenate：在输入数据的某一个轴上进行数组拼接，目前仅支持1D数组的拼接；
mindspore.dataset.transforms.Duplicate：将输入的数据列复制得到新的数据列，每次仅可以输入1个数据列进行复制；
mindspore.dataset.transforms.Fill：将Tensor的所有元素填充为指定值；
mindspore.dataset.transforms.Mask：用给定条件判断输入的 Tensor，返回一个掩码Tensor；
mindspore.dataset.transforms.OneHot：对标签进行OneHot编码；
mindspore.dataset.transforms.PadEnd：对输入Tensor进行填充，要求pad_shape与输入Tensor的维度一致；
mindspore.dataset.transforms.RandomApply：指定一组数据增强处理及被应用的概率；
mindspore.dataset.transforms.RandomChoice：从一组数据增强变换中随机选择一个进行应用；
mindspore.dataset.transforms.RandomOrder：随机打乱数据增强处理的顺序；
mindspore.dataset.transforms.Slice：对输入进行切片；
mindspore.dataset.transforms.TypeCast：将输入Tensor转换为指定类型；
mindspore.dataset.transforms.Unique：对输入张量进行唯一运算，每次只支持对一个数据列进行变换。

Compose

composed = transforms.Compose(
    [
        vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0),
        vision.Normalize(mean=(0.1307,), std=(0.3081,)),
        vision.HWC2CHW()
    ]
)

通过Compose将缩放、标准化、图像格式转换组合为一个变换进行使用。

Vision Transforms

mindspore.dataset.vision.AdjustBrightness：调整亮度；
mindspore.dataset.vision.AdjustContrast：调整对比度；
mindspore.dataset.vision.AdjustGamma：伽马矫正；
mindspore.dataset.vision.AdjustHue：调整色调；
mindspore.dataset.vision.AdjustSaturation：调整饱和度；
mindspore.dataset.vision.AdjustSharpness：调整锐度；
mindspore.dataset.vision.Affine：进行仿射变换，保持图像中心不动；
mindspore.dataset.vision.AutoAugment：应用AutoAugment数据增强方法；
mindspore.dataset.vision.AutoContrast：自动对比度；
mindspore.dataset.vision.BoundingBoxAugment：随即标注边界框区域，应用给定图像变换；
mindspore.dataset.vision.CenterCrop：对输入图像中心区域裁剪；
mindspore.dataset.vision.ConvertColor：更改色彩空间；
mindspore.dataset.vision.Crop：裁剪指定区域；
mindspore.dataset.vision.CutMixBatch：对输入批次的图像和标注应用剪切混合转换；
mindspore.dataset.vision.CutOut：裁剪给定数量的正方形区域；
mindspore.dataset.vision.Decode：解码为RGB格式；
mindspore.dataset.vision.Equalize：直方图均衡化；
mindspore.dataset.vision.Erase：使用指定的值擦除输入图像；
mindspore.dataset.vision.FiveCrop：在输入PIL图像的中心和四个角处分别裁剪指定大小的子图；
mindspore.dataset.vision.GaussianBlur：使用指定的高斯核对输入图形进行模糊；
mindspore.dataset.vision.Grayscale：将输入PIL图像转换为灰度图；
mindspore.dataset.vision.HorizontalFlip：水平翻转；
mindspore.dataset.vision.HsvToRgb：将输入的HSV格式numpy.ndarray转换为RGB格式；
mindspore.dataset.vision.HWC2CHW：将图像的shape从<H, W, C>转换为<C, H, W>；
mindspore.dataset.vision.Invert：对RGB图像进行色彩反转；
mindspore.dataset.vision.LinearTransformation：使用指定的变换方阵和均值向量对输入的numpy.ndarray图像进行线性变换；
mindspore.dataset.vision.MixUp：随机混合一批输入的numpy.ndarray图像及其标签；
mindspore.dataset.vision.MixUpBatch：对输入批次的图像和标签应用混合转换；
mindspore.dataset.vision.Normalize：根据均值和方差对输入图像归一化；
mindspore.dataset.vision.NormalizePad：根据均值和方差对输入图像归一化，然后填充一个全零的额外通道；
mindspore.dataset.vision.Pad：填充图像；
mindspore.dataset.vision.PadToSize：将图像填充到固定大小；
mindspore.dataset.vision.Perspecctive：进行透视变换；
mindspore.dataset.vision.Posterize：减少图像颜色通道的比特位数，使图像变得高对比和颜色鲜艳，类似于海报或印刷品的效果；
mindspore.dataset.vision.RandAugment：应用RandAugment数据增强方法；
mindspore.dataset.vision.RandomAdjustSharpness：以给定概率随机调整锐度；
mindspore.dataset.vision.RandomAffine：应用随机仿射变换；
mindspore.dataset.vision.RandomAutoContrast：以给定概率自动调整对比度；
mindspore.dataset.vision.RandomColor：随即调整颜色；
mindspore.dataset.vision.RandomColorAdjust：随机调整亮度、对比度、饱和度和色调；
mindspore.dataset.vision.RandomCrop：随机区域裁剪；
mindspore.dataset.vision.RandomCropDecodeResize：裁剪、解码、调整尺寸大小的组合；
mindspore.dataset.vision.RandomCropWithBBox：在随机位置进行裁剪并调整边界框；
mindspore.dataset.vision.RandomEqualize：以给定概率随机进行直方图均衡化；
mindspore.dataset.vision.RandomErasing：按照指定的概率擦除numpy.ndarray图像上随机矩形区域内的像素；
mindspore.dataset.vision.RandomGrayscale：按指定概率将PIL图像转换为灰度图；
mindspore.dataset.vision.RandomHorizontalFlip：按概率随机进行水平翻转；
mindspore.dataset.vision.RandomHorizontalFlipWithBBox：按概率对输入图形及其边界框进行随机水平翻转；
mindspore.dataset.vision.RandomInvert：按概率随机反转图像颜色；
mindspore.dataset.vision.RandomLighting：将AlexNet PCA的噪声添加到图像中；
mindspore.dataset.vision.RandomPerspective：按概率对PIL图像进行透视变换；
mindspore.dataset.vision.RandomPosterize：随机减少图像颜色通道的比特位数，使图像变得高对比度和颜色鲜艳；
mindspore.dataset.vision.RandomResizedCrop：对输入图像随机裁剪，并使用指定的mindspore.dataset.vision.Inter插值方式调整为指定尺寸大小；
mindspore.dataset.vision.RandomResizedCropWithBBox：对输入图形随机裁剪且随机调整纵横比，并将处理后的图像调整为指定的尺寸大小，并调整边界框；
mindspore.dataset.vision.RandomResize：使用随机选择的mindspore.dataset.vision.Inter插值方式去调整尺寸大小；
mindspore.dataset.vision.RandomResizeWithBBox：使用随机选择的mindspore.dataset.vision.Inter插值方式去调整它的尺寸大小，并调整边界框的尺寸大小；
mindspore.dataset.vision.RandomRotation：在指定角度范围内，随机旋转输入图形；
mindspore.dataset.vision.RandomSelectSubpolicy：从策略列表中随机选择一个子策略应用于输入图像；
mindspore.dataset.vision.RandomSharpness：在固定或随即范围内调整锐度；
mindspore.dataset.vision.RandomSolarize：在给定阈值范围内随机选择一个子范围，对子范围内的像素，将像素值设置为（255-原像素）；
mindspore.dataset.vision.RandomVerticalFlip：以概率随机进行垂直翻转；
mindspore.dataset.vision.RandomVerticalFlipWithBBox：以概率对图像和边界框进行随机垂直翻转；
mindspore.dataset.vision.Rescale：基于给定缩放因子和平移因子调整像素值；
mindspore.dataset.vision.Resize：使用给定的mindspore.dataset.vision.Inter插值方式调整为指定的尺寸大小；
mindspore.dataset.vision.ResizedCrop：裁切图像指定区域并放缩到指定大小；
mindspore.dataset.vision.ResizeWithBBox：调整给定尺寸大小，并调整边界框的尺寸大小；
mindspore.dataset.vision.RgbToHsv：将RGB格式的numpy.ndarray图像转换为HSV格式；
mindspore.dataset.vision.Rotate：旋转指定度数；
mindspore.dataset.vision.SlicePatches：在水平和垂直方向上将Tensor切片为多个块；
mindspore.dataset.vision.Solarize：通过反转阈值内的所有像素值，对输入图形进行曝光；
mindspore.dataset.vision.TenCrop：在输入PIL图像的中心与四个角处分别裁剪为指定尺寸大小的子图，并将其翻转图一并返回；
mindspore.dataset.vision.ToNumpy：将输入PIL图像转换为numpy.ndarray图像；
mindspore.dataset.vision.ToPIL：将numpy.ndarray格式的解码图像转换为PIL.Image.Image
mindspore.dataset.vision.ToTensor：将PIL图像或numpy.ndarray图像转换为指定类型的numpy.ndarray图像，像素从 $[0, 255]$ 放缩为 $[0.0, 1.0]$ ，shape将从<H, W, C> 调整为 <C, H, W>；
mindspore.dataset.vision.ToType：将输入转换为指定MindSpore或NumPy数据类型；
mindspore.dataset.vision.TrivialAugmentWide：使用TrivialAugmentWide数据增强方法；
mindspore.dataset.vision.UniformAugment：从指定序列中均匀采样一批数据处理操作，并按顺序随机执行；
mindspore.dataset.vision.VerticalFlip：垂直翻转。

Text Transform

文本数据需要有分词（Tokenize）、构建词表、Token转Index等操作。

PythonTokenizer

分词操作时文本数据的基础处理方法，PythonTokenizer允许用户自由实现分词策略，随后利用map操作将分词器应用到输入文本中：

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))

Lookup

Lookup为词表映射变换，用来将Token转换为Index。使用Lookup之前需要构造词表，一般可以加载已有的词表或使用Vocab生成词表。

vocab = text.Vocab.from_dataset(test_dataset)
test_dataset = test_dataset.map(text.Lookup(vocab))

Lambda Transforms

Lanbda Transform可以加载任意定义的Lambda函数，提供足够的灵活度。

test_dataset = GeneratorDataset([1, 2, 3], 'data', shuffle=False)
test_dataset = test_dataset.map(lambda x: x * 2)

def func(x):
    return x * x + 2
test_dataset = test_dataset.map(lambda x: func(x))

数据处理模式

Pipeline模式

Pipeline模式需要使用map方法，将数据变换交由map调度，由map负责启动和执行给定的Transform。
这种模式能够在资源条件下允许的情况下获得更高的性能。

Eager模式

在Eager模式下，执行Transforms不需要依赖map，而是直接以函数式调用的方式执行Transforms。因此代码更为简洁且能立即执行得到结果，适合在小型数据增强实验、模型推理等轻量化场景中使用。

总结

通过这一小节的内容，对MindSpore中的数据变换有了深入的了解，通过查阅官方文档，对每一类数据所提供的Transform有了大概的认识，此外还了解了一般的文本数据处理流程，了解了两种数据处理模式。

打卡

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