昇思第3天

数据集Dateset

常见数据操作

Pipeline的设计理念使得数据集的常用操作采用dataset = dataset.operation()的异步执行方式，执行操作返回新的Dataset，此时不执行具体操作，而是在Pipeline中加入节点，最终进行迭代时，并行执行整个Pipeline。

1. 乱序：数据集随机shuffle可以消除数据排列造成的分布不均问题。

2. map操作是数据预处理的关键操作，可以针对数据集指定列（column）添加数据变换（Transforms），将数据变换应用于该列数据的每个元素，并返回包含变换后元素的新数据集。

3. 将数据集打包为固定大小的batch`是在有限硬件资源下使用梯度下降进行模型优化的折中方法，可以保证梯度下降的随机性和优化计算量。

自定义数据集

可随机访问数据集是实现了__getitem__和__len__方法的数据集，表示可以通过索引/键直接访问对应位置的数据样本。
可迭代的数据集是实现了__iter__和__next__方法的数据集，表示可以通过迭代的方式逐步获取数据样本。这种类型的数据集特别适用于随机访问成本太高或者不可行的情况。
生成器
生成器也属于可迭代的数据集类型，其直接依赖Python的生成器类型generator返回数据，直至生成器抛出StopIteration异常。