数据处理
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Q: 请问GeneratorDataset支持ds.PKSampler采样吗？
A: 自定义数据集GeneratorDataset不支持PKSampler采样逻辑。主要原因是自定义数据操作灵活度太大了，内置的PKSampler难以做到通用性，所以选择在接口层面直接提示不支持。但是对于GeneratorDataset，可以方便的定义自己需要的Sampler逻辑，即在ImageDataset类的__getitem__函数中定义具体的sampler规则，返回自己需要的数据即可。
Q: MindSpore如何加载已有的预训练词向量？
A: 可以在定义EmbedingLookup或者Embedding时候，把预训练的词向量传进来就可以了，把预训练的词向量封装成一个Tensor作为EmbeddingLookup初始值。
Q: 请问c_transforms和py_transforms有什么区别，比较推荐使用哪个？
A: 推荐使用c_transforms，因为纯C层执行，所以性能会更好。
原理:c_transform底层使用的是C版本opencv/jpeg-turbo进行的数据处理，py_transform使用的是Python版本的Pillow进行数据处理。
Q: 由于我一条数据包含多个图像，并且每个图像的宽高都不一致，我需要对转成mindrecord的格式进行map操作来进行数据处理。可是我从record读取的数据是np.ndarray格式的数据，我的数据处理的operations是针对图像格式的。我应该怎么样才能对所生成的mindrecord的格式的数据进行预处理呢？
A: 建议你按照如下操作进行:
#1 The defined schema is as follows: Among them, data1, data2, data3, ... These fields store your image, and only the binary of the image is stored here.
cv_schema_json = {"label": {"type": "int32"}, "data1": {"type": "bytes"}, "data2": {"type": "bytes"}, "data3": {"type": "bytes"}}
#2 The organized data can be as follows, and then this data_list can be written by FileWriter.write_raw_data(...).
data_list = []
data = {}
data['label'] = 1
f = open("1.jpg", "rb")
image_bytes = f.read()
f.close
data['data1'] = image_bytes
f2 = open("2.jpg", "rb")
image_bytes2 = f2.read()
f2.close
data['data2'] = image_bytes2
f3 = open("3.jpg", "rb")
image_bytes3 = f3.read()
f3.close
data['data3'] = image_bytes3
data_list.append(data)
#3 Use MindDataset to load, then use the decode operator we provide to decode, and then perform subsequent processing.
data_set = ds.MindDataset("mindrecord_file_name")
data_set = data_set.map(input_columns=["data1"], operations=vision.Decode(), num_parallel_workers=2)
data_set = data_set.map(input_columns=["data2"], operations=vision.Decode(), num_parallel_workers=2)
data_set = data_set.map(input_columns=["data3"], operations=vision.Decode(), num_parallel_workers=2)
resize_op = vision.Resize((32, 32), interpolation=Inter.LINEAR)
data_set = data_set.map(operations=resize_op, input_columns=["data1"], num_parallel_workers=2)
for item in data_set.create_dict_iterator(output_numpy=True):
print(item)
Q: 我的自定义图像数据集转为mindrecord格式时，我的数据是numpy.ndarray格式的，且shape为[4,100,132,3]，这个shape的含义是四幅三通道的帧，且每个值都在0~255。可是当我查看转化成mindrecord的格式的数据时，发现是[19800]的shape，我原数据的维度全部展开有[158400]，请问这是为什么？
A: 可能是你数据中ndarray的dtype是int8，因为[158400]和[19800]刚好相差了8倍，建议将数据中ndarray的dtype指定为float64。
Q: 想要保存生成的图片，代码运行完毕以后在相应目录找不到图片。相似的，在JupyterLab中生成数据集用于训练，训练时可以在相应路径读取到数据，但是自己却无法在路径中找到图片或数据集？
A: 可能是JumperLab生成的图片或者数据集都是在Docker内，moxing下载的数据只能训练进程的Docker内看见，训练完成后这些数据就随着Docker释放了。 可以试试在训练任务中将需要download的数据再通过moxing传回obs，然后再在obs里面下载到你本地。
Q: MindSpore中model.train的dataset_sink_mode参数该如何理解？
A: 当dataset_sink_mode=True时，数据处理会和网络计算构成Pipeline方式，即: 数据处理在逐步处理数据时，处理完一个batch的数据，会把数据放到一个队列里，这个队列用于缓存已经处理好的数据，然后网络计算从这个队列里面取数据用于训练，那么此时数据处理与网络计算就Pipeline起来了，整个训练耗时就是数据处理/网络计算耗时最长的那个。
当dataset_sink_mode=False时，数据处理会和网络计算构成串行的过程，即: 数据处理在处理完一个batch后，把这个batch的数据传递给网络用于计算，在计算完成后，数据处理再处理下一个batch，然后把这个新的batch数据传递给网络用于计算，如此的循环往复，直到训练完。该方法的总耗时是数据处理的耗时+网络计算的耗时=训练总耗时。
Q: MindSpore能否支持按批次对不同尺寸的图片数据进行训练？
A: 你可以参考yolov3对于此场景的使用，里面有对于图像的不同缩放,脚本见yolo_dataset。
Q: 使用MindSpore做分割训练，必须将数据转为MindRecord吗？
A: build_seg_data.py是将数据集生成MindRecord的脚本，可以直接使用/适配下你的数据集。或者如果你想尝试自己实现数据集的读取，可以使用GeneratorDataset自定义数据集加载。
Q: 如何不将数据处理为MindRecord格式，直接进行训练呢？
A: 可以使用自定义的数据加载方式 GeneratorDataset，具体可以参考数据集加载文档中的自定义数据集加载。
Q: MindSpore在Ascend硬件平台进行多卡训练，自定义数据集如何给不同卡传递不同数据？
A: 使用GeneratorDataset的时候，可以使用num_shards=num_shards,shard_id=device_id参数来控制不同卡读取哪个分片的数据，__getitem__和__len__按全量数据集处理即可。
举例:
# 卡0:
ds.GeneratorDataset(..., num_shards=8, shard_id=0, ...)
# 卡1:
ds.GeneratorDataset(..., num_shards=8, shard_id=1, ...)
# 卡2:
ds.GeneratorDataset(..., num_shards=8, shard_id=2, ...)
...
# 卡7:
ds.GeneratorDataset(..., num_shards=8, shard_id=7, ...)
Q: 如何构建图像的多标签MindRecord格式数据集？
A: 数据Schema可以按如下方式定义: cv_schema_json = {"label": {"type": "int32", "shape": [-1]}, "data": {"type": "bytes"}}
说明: label是一个数组，numpy类型，这里面可以存 1， 1，0，1， 0， 1 这么多label值，这些label值对应同一个data，即: 同一个图像的二进制值。 可以参考将数据集转换为MindRecord教程。
Q: 请问自己制作的黑底白字28*28的数字图片，使用MindSpore训练出来的模型做预测，报错提示wrong shape of image是怎么回事？
A: 首先MindSpore训练使用的灰度图MNIST数据集。所以模型使用时对数据是有要求的，需要设置为28*28的灰度图，就是单通道才可以。
Q: 第一次看到有专门的数据处理框架，能介绍下么？
A: MindData提供数据处理异构硬件加速功能，高并发数据处理pipeline同时支持Ascend/GPU/CPU，CPU占用降低30%，点击查询优化数据处理。
Q: 网络训练时出现报错提示数据下发失败“TDT Push data into device Failed”，如何定位原因？
A: 首先上述报错指的是通过训练数据下发通道（TDT，train data transfer)发送数据到卡（device）上失败，导致这一报错的原因可能有多种，因此日志中给出了相应的检查建议，具体而言:
通常我们会找到日志中最先抛出的错误（第一个ERROR级别的错误）或报错堆栈（TraceBack)，并尝试从中找到有助于定位错误原因的信息。
在图编译阶段，训练还没开始报错时（例如日志中还没打印loss)，请先检查下报错（ERROR）日志中是否有网络中涉及的相关算子报错或涉及环境没配置好导致的报错（如hccl.json不对导致多卡通信初始化异常）。
在中间训练过程中报错时，通常为下发的数据量（batch数）与网络训练需要的数据量（step数）不匹配导致的，可以通过
get_dataset_size接口打印一个epoch中包含的batch数，导致异常的部分可能原因如下：通过查看打印loss次数的等方式判断如果数据量（step数）刚好为一个epoch中batch数的整数倍，则可能是数据处理部分涉及epoch的处理存在问题，如下面这场景:
... dataset = dataset.create_tuple_iteator(num_epochs=-1) # 此处如果要返回一个迭代器则num_epochs应该给1, 但建议直接返回dataset return dataset
考虑是否是数据处理性能较慢，跟不上网络训练的速度，针对这一场景，可借助profiler工具和MindInsight看一下是否存在明显的迭代间隙，或手动遍历一下dataset，并打印计算下平均单batch的耗时，是否比网络正反向加起来的时间更长，如果是则大概率需要对数据处理部分进行性能优化。
训练过程中出现异常数据抛出异常导致下发数据失败，通常这种情况会有其他报错（ERROR）日志会提示数据处理哪个环节出现了异常及检查建议。如果不明显，也可以通过遍历dataset每条数据的方式尝试找出异常的数据（如关闭shuffle, 然后进行二分法）。
如果在训练结束后打印这条日志（大抵是强制释放资源导致），可忽略这个报错。
如果仍不能定位具体原因，请通过提issue或论坛提问等方式找模块开发人员协助定位。