《昇思25天学习打卡营第4天|数据变换Transforms》

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一、数据变换 Transforms是什么？

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。

二、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。这里简单介绍其使用方法。

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。

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。

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。

三、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：

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：

总结

本次文章内容相对比较简单，相当于是mindspore文本数据的简单预处理，lambda函数的基础使用，日常感谢昇思大模型平台的算力支持。

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