mindspore.dataset.transforms
此模块用于通用数据增强，包括 c_transforms 和 py_transforms 两个子模块。
c_transforms 是一个高性能数据增强模块，基于C++实现。
而 py_transforms 提供了一种基于Python和NumPy的实现方式。
在API示例中，常用的模块导入方法如下：
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision.c_transforms as c_vision
import mindspore.dataset.vision.py_transforms as py_vision
from mindspore.dataset.transforms import c_transforms
from mindspore.dataset.transforms import py_transforms
常用数据处理术语说明如下：
TensorOperation，所有C++实现的数据处理操作的基类。
PyTensorOperation，所有Python实现的数据处理操作的基类。
mindspore.dataset.transforms.c_transforms
将多个数据增强算子组合使用。 |
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在Tensor的某一个轴上进行元素拼接。 |
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将输入的数据列复制得到新的数据列，每次仅可以输入1个数据列进行复制。 |
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将Tensor的所有元素都赋值为指定的值，输出Tensor将与输入Tensor具有与具有相同的shape和数据类型。 |
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用给条件判断输入Tensor的内容，并返回一个掩码Tensor。 |
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将Tensor进行OneHot编码。 |
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对输入Tensor进行填充，要求 pad_shape 与输入Tensor的维度保持一致。 |
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指定一组数据增强处理及其被应用的概率，在运算时按概率随机应用其中的增强处理。 |
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在一组数据增强中随机选择部分增强处理进行应用。 |
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关系操作符，可以取值为Relational.EQ、Relational.NE、Relational.GT、Relational.GE、Relational.LT、Relational.LE。 |
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对Tensor进行切片操作，功能类似于NumPy的索引(目前只支持1D形状的Tensor)。 |
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将输入的Tensor转换为指定的数据类型。 |
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对输入张量进行唯一运算，每次只支持对一个数据列进行变换。 |
mindspore.dataset.transforms.py_transforms
将多个数据增强算子组合使用。 |
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将Tensor进行OneHot编码，可以进一步对标签进行平滑处理。 |
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指定一组数据增强处理及其被应用的概率，在运算时按概率随机应用其中的增强处理。 |
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在一组数据增强中随机选择部分增强处理进行应用。 |
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给一个数据增强的列表，随机打乱数据增强处理的顺序。 |