内容介绍：数据是深度学习的基础，高质量的数据输入将在整个深度神经网络中起到积极作用。MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集（Dataset）实现高效的数据预处理。其中Dataset是Pipeline的起始，用于加载原始数据。`mindspore.dataset`提供了内置的文本、图像、音频等数据集加载接口，并提供了自定义数据集加载接口。
具体内容：
1. 导包
import numpy as np
from mindspore.dataset import vision
from mindspore.dataset import MnistDataset, GeneratorDataset
import matplotlib.pyplot as plt2. 数据集加载
from download import download
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", shuffle=False)
print(type(train_dataset))3. 数据集迭代
数据集加载后，一般以迭代方式获取数据，然后送入神经网络中进行训练。我们可以用create_tuple_iterator接口创建数据迭代器，迭代访问数据。
def visualize(dataset):
figure = plt.figure(figsize=(4, 4))
cols, rows = 3, 3
plt.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.5)
for idx, (image, label) in enumerate(dataset.create_tuple_iterator()):
figure.add_subplot(rows, cols, idx + 1)
plt.title(int(label))
plt.axis("off")
plt.imshow(image.asnumpy().squeeze(), cmap="gray")
if idx == cols * rows - 1:
break
plt.show()
visualize(train_dataset)4. map
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。
image, label = next(train_dataset.create_tuple_iterator())
print(image.shape, image.dtype)这里我们对Mnist数据集做数据缩放处理，将图像统一除以255，数据类型由uint8转为了float32。
train_dataset = train_dataset.map(vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0), input_columns='image')对比map前后的数据，可以看到数据类型变化。
image, label = next(train_dataset.create_tuple_iterator())
print(image.shape, image.dtype)5. batch
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。
一般我们会设置一个固定的batch size，将连续的数据分为若干批（batch）。
train_dataset = train_dataset.batch(batch_size=32)batch后的数据增加一维，大小为`batch_size`。
image, label = next(train_dataset.create_tuple_iterator())
print(image.shape, image.dtype)6. 自定义数据集
mindspore.dataset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GeneratorDataset接口实现自定义方式的数据集加载。
GeneratorDataset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。
可随机访问数据集
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。
例如，当使用`dataset[idx]`访问这样的数据集时，可以读取dataset内容中第idx个样本或标签。
class RandomAccessDataset:
def __init__(self):
self._data = np.ones((5, 2))
self._label = np.zeros((5, 1))
def __getitem__(self, index):
return self._data[index], self._label[index]
def __len__(self):
return len(self._data)loader = RandomAccessDataset()
dataset = GeneratorDataset(source=loader, column_names=["data", "label"])
for data in dataset:
print(data)loader = [np.array(0), np.array(1), np.array(2)]
dataset = GeneratorDataset(source=loader, column_names=["data"])
for data in dataset:
print(data)7. 可迭代数据集
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。
例如，当使用`iter(dataset)`的形式访问数据集时，可以读取从数据库、远程服务器返回的数据流。
下面构造一个简单迭代器，并将其加载至`GeneratorDataset`。
class IterableDataset():
def __init__(self, start, end):
'''init the class object to hold the data'''
self.start = start
self.end = end
def __next__(self):
'''iter one data and return'''
return next(self.data)
def __iter__(self):
'''reset the iter'''
self.data = iter(range(self.start, self.end))
return selfloader = IterableDataset(1, 5)
dataset = GeneratorDataset(source=loader, column_names=["data"])
for d in dataset:
print(d)8. 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。
下面构造一个生成器，并将其加载至`GeneratorDataset`。
def my_generator(start, end):
for i in range(start, end):
yield idataset = GeneratorDataset(source=lambda: my_generator(3, 6), column_names=["data"])
for d in dataset:
print(d)MindSpore的动态图机制让数据流图的构建更为直观和灵活。相较于静态图，这种设计允许我在运行时修改网络结构，这对于快速迭代和调试模型来说极为便利。我在实践中发现，这样的灵活性有助于深入理解模型内部的工作原理，从而更好地优化模型性能。
通过实践，我学会了如何高效地使用Dataset接口来读取常见格式如CSV、TFRecord的数据，大大简化了数据准备的流程。
