昇思25天学习打卡营第3天|05-数据变换Transforms

原创 已于 2024-08-01 01:18:36 修改 · 460 阅读 · 10 ·
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于 2024-07-31 23:35:13 首次发布

整理得挺棒的，都是些简单好懂的代码例子，用起来很方便。这章还总结了下，挺有帮助的。不过，我觉得要是对编程完全没基础的话，直接看可能会有点乱，因为知识顺序可能不按常理出牌。所以，最好还是先打点基础再来用这些，效果会更好哦！

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昇思25天学习打卡营第3天|数据集 Dataset|数据变换 Transforms
数字人生
06-21 848
模块提供了一些常用的公开数据集和标准格式数据集的加载API。对于MindSpore暂不支持直接加载的数据集，可以构造自定义数据加载类或自定义数据集生成函数的方式来生成数据集，然后通过接口实现自定义方式的数据集加载。支持通过可随机访问数据集对象、可迭代数据集对象和生成器(generator)构造自定义数据集，下面分别对其进行介绍。
昇思25天学习打卡营第4天|基础知识-数据变换 Transforms
qq_33782655的博客
07-29 1272
函数是一个非常有用的内置高阶函数，它接收两个参数：第一个参数是一个函数，第二个参数是一个可迭代对象（如列表、元组等），然后将这个函数应用于可迭代对象的每一个元素上，并返回一个迭代器，该迭代器包含了所有经过函数处理后的元素。函数的工作原理是遍历序列中的每个元素，将元素作为参数传递给函数，然后根据函数的返回值（True 或 False）来决定是否将该元素包含在结果迭代器中。函数是 Python 的一个内置高阶函数，它用于过滤序列，过滤掉那些不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新迭代器。
昇思25天学习打卡营第4天|数据变换Transforms
霍喜猫的博客
06-28 1005
第1天初步学习了MindSpore的基本操作。第2天初步学习了张量Tensor。第3天初步学习了数据集Dataset。第4天学习 初学入门 / 初学教程 / 05-数据变换 Transforms 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。
昇思25天学习打卡营第05天 | 数据变换 Transforms
qq_31254435的博客
07-03 886
昇思25天学习打卡营第05天 | 数据变换 Transforms
昇思25天学习打卡营第05天|数据变换 Transforms
彪悍大蓝猫的博客
06-29 257
通常情况下，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。提供了面向图像、文本、音频等不同数据类型的Transforms，同时也支持使用Lambda函数。所有的Transforms均可通过。方法传入，实现对指定数据列的处理。
昇思25天学习打卡营第三天｜数据变换 Transforms
子殊的博客
06-22 801
模块支持一系列通用Transforms。下面是一些常用转换的示例。
《昇思25天学习打卡营第05天|数据变换Transforms》
weixin_54191598的博客
07-01 1119
文本数据需要有分词(Tokenize)、构建词表、Token转Index等操作。
《昇思25天学习打卡营第4天 | mindspore Transforms 数据变换常见用法》
comedate的专栏
06-30 262
使用 mindspore 的常见的数据变换 Transforms 的使用方法；
昇思25天学习打卡营第3天|基础知识-数据集Dataset
qq_33782655的博客
07-28 959
模块提供了一些常用的公开数据集和标准格式数据集的加载API。对于MindSpore暂不支持直接加载的数据集，可以构造自定义数据加载类或自定义数据集生成函数的方式来生成数据集，然后通过接口实现自定义方式的数据集加载。支持通过可随机访问数据集对象、可迭代数据集对象和生成器(generator)构造自定义数据集。
昇思25天学习打卡营第1天 |昇思MindSpore框架的快速入门
Mr_Orangechen的博客
06-30 681
指令/关键词参数作用提供数据集加载和处理功能。path加载MNIST数据集。rescale图像数据归一化，通常用于将像素值缩放到0-1范围。meanstd对图像数据进行标准化处理，减去均值并除以标准差。将图像数据从HWC格式转换为CHW格式。type将数据类型转换为指定类型。nn.Cell所有网络层的基类，用于构建自定义神经网络。nn.Flatten将多维输入展平为二维。*layers顺序容器，按顺序将层传递给输入。nn.Densehas_bias全连接层，具有输入通道数和输出通道数。nn.ReLU。
昇思25天学习打卡营第2天|MindSpore快速入门
wwt72的博客
07-06 1372
涉及到 mindspore.nn 类。例如用户可继承nn.Cell类来自定义网络结构，其中的construct类函数包含数据（Tensor）的变换过程。。包括损失函数、优化器等。如 nn.CrossEntropyLoss() 、nn.SGD(model.trainable_params(), 1e-2)
昇思25天学习打卡营第24天|生成式-Diffusion扩散模型
wwt72的博客
07-28 794
Diffusion 模型从纯噪声开始通过一个神经网络学习逐步去噪，最终得到一个实际图像。Diffusion 模型通过下面两个过程处理图像：一个选取的固定（或预定义）正向扩散过程 𝑞：它逐渐将高斯噪声添加到图像中，直到最终得到纯噪声。一个学习的反向去噪的扩散过程：通过训练神经网络从纯噪声开始逐渐对图像去噪，直到最终得到一个实际的图像。如下图，从左到右（0-->T 的时间步长）是反向扩散的生成过程，从右到左（T-->0 的时间步长）是噪声化的正向扩散过程。
昇思25天学习打卡营第1天|快速入门-实现一个简单的深度学习模型
qq_33782655的博客
07-26 1180
昇思学习
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
小伙伴们全都Lucky！
12-11 978
本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
df赋值和.copy的区别（SettingWithCopyWarning）
ranchor666的博客
12-10 773
copy()
[Python实战] 解决Outlook同步中的字符编码问题：表情符号也能正确处理了！
最新发布
每日出拳老爷子的博客
12-16 156
摘要：本文分享了在使用Python同步Outlook会议信息时遇到的GBK编码问题解决方案。当处理包含表情符号（如📧）的会议内容时，Flask返回JSON会报"'gbk' codec can't encode"错误。作者通过封装ensure_utf8函数对文本进行UTF-8编码处理，同时建议设置Flask响应头编码为UTF-8和调整控制台输出编码，有效解决了特殊字符导致的编码异常问题。文章提供了从问题分析到完整解决方案的实践过程，适用于处理Python中的Unicode编码问题。
《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
2501_93253814的博客
12-15 1199
本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
Python 语言编码规范
托塔天王的博客
12-11 997
通常， 不应该描述”怎么做”， 除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息， 当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时， 使用as而不要用逗号。3、 关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外， 节的其他内容应被缩进2个空格。
Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录
weixin_65198494的博客
12-13 441
本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。
Integer-to-Integer变换下的熵编码优化：降低存储需求的新型变换编码
"《基于整数到整数变换的变换编码》（Transform Coding with Integer-to-Integer Transforms）是一篇发表在2000年3月《IEEE Transactions on Information Theory》第46卷第2期的研究论文，作者是Vivek K Goyal，他...
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