mindspore官网教程中的初学入门中，导入数据时有map映射不太懂

问题描述：

def create_dataset(data_path, batch_size=32, repeat_size=1,

                   num_parallel_workers=1):

    # 定义数据集

    mnist_ds = ds.MnistDataset(data_path)

    resize_height, resize_width = 32, 32

    rescale = 1.0 / 255.0

    shift = 0.0

    rescale_nml = 1 / 0.3081

    shift_nml = -1 * 0.1307 / 0.3081

    # 定义所需要操作的map映射

    resize_op = CV.Resize((resize_height, resize_width), interpolation=Inter.LINEAR)

    rescale_nml_op = CV.Rescale(rescale_nml, shift_nml)

    rescale_op = CV.Rescale(rescale, shift)

    hwc2chw_op = CV.HWC2CHW()

    type_cast_op = C.TypeCast(mstype.int32)

    # 使用map映射函数，将数据操作应用到数据集

    mnist_ds = mnist_ds.map(operations=type_cast_op, input_columns="label", num_parallel_workers=num_parallel_workers)

    mnist_ds = mnist_ds.map(operations=[resize_op, rescale_op, rescale_nml_op, hwc2chw_op], input_columns="image", num_parallel_workers=num_parallel_workers)

    # 进行shuffle、batch、repeat操作

    buffer_size = 10000

    mnist_ds = mnist_ds.shuffle(buffer_size=buffer_size)

    mnist_ds = mnist_ds.batch(batch_size, drop_remainder=True)

    mnist_ds = mnist_ds.repeat(count=repeat_size)

    return mnist_ds

中间的map映射不大懂。API文档看了也不大明白，求助！

还有头文件的意义能说明吗？谢谢

import mindspore.dataset as ds

import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C

import mindspore.dataset.vision.c_transforms as CV

from mindspore.dataset.vision import Inter

from mindspore import dtype as mstype

解答：

您好，map的作用是对指定的列(input_columns)做数据增强操作(operations)。

mindspore的数据增强是pipeline的模式，这就意味着：

mnist_ds = ds.MnistDataset(data_path)

mnist_ds = mnist_ds.map(operations=type_cast_op, input_columns="label", num_parallel_workers=num_parallel_workers)

mnist_ds = mnist_ds.map(operations=[resize_op, rescale_op, rescale_nml_op, hwc2chw_op], input_columns="image", num_parallel_workers=num_parallel_workers)

这几行代码只是构建了一个dataset对象，当数据整个pipeline被launch时，流水线中会按照以下顺序执行：

MnistDataset-->输出两列数据{"image": image_data, "label": label_data}

-->第一个map对label列做type cast操作-->输出两列数据{"image": image_data(保持不变), "label": label_data_new(类型因为做typecast发生了变化)}

-->第二个map对image做了一系列操作-->输出两列数据{"image": image_data_new(做数据增强而发生了变化), "label": label_data_new(保持不变)

mindspore内部数据增强执行顺序实际上是一个算子一个算子按序执行，只是每个算子都是多线程，所有构建了mindspore高性能的pipeline模式，这里补充一点，如果您对每一个算子的输出感兴趣，可以在对应算子之后加一行代码：

for item in mnist_ds:

    print(item)

这行代码您可以放在MnistDataset之后，也可以放在map之后，放的位置决定了数据pipeline中将有多少个算子在执行，您也可以依此检查每行代码的输出结果。

您的第二个问题是以下import的意义，我这边一一解读：

import mindspore.dataset as ds

表示您可以使用mindspore所有的dataset对象，包括MnistDataset，map、batch等。

import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C

import mindspore.dataset.vision.c_transforms as CV

c_transforms表示是mindspore内部实现的性能较高的C++算子，这些算子作为map的operations参数传入，然后对某一列做数据增强操作：

transforms.c_transforms主要是通用数值操作，包括typecast类型转换，onehot等等

vision.c_transforms则是图像的增强操作，底层实现是opencv

from mindspore.dataset.vision import Inter

前面提到vision是图像操作，Inter用于指定resize操作中插值算法，可选的有NEAREST，LINEAR，CUBIC，AREA，PILCUBIC

from mindspore import dtype as mstype

mindspore提供了一套数据类型对象，即dtype，mindspore所有转换类型的操作，指定的类型均为dtype。type_cast_op = C.TypeCast(mstype.int32)就是指定的输出类型是int32类型。