Nvidia Dali： 強大的數據增強庫

一、Nvidia 大力水手

Nvidia Dali 是 NVIDA 出品的一個用於數據增強的庫，它可以在結果生成的時候直接插入到訓練和測試神經網路的代碼中，用於更加快速有效地增強數據。由於 Nvidia Dali 是基於圖形硬體的網路架構，可以很好地支持 Tensorflow 和 PyTorch，通過 GPU 加速可以在生成增強數據時更快地傳遞數據。這拉低了前饋傳遞區間的延遲時間，也能讓數據在被生成後直接被傳遞給其他模型。

我們在訓練的時候需要大量的樣本來訓練模型，但樣本數據集可能存在以下問題：數據不夠、樣本不平衡、互相重疊等。為了嘗試解決訓練中不可避免的樣本問題，我們通常採用數據增強來提升模型的魯棒性和泛化性能。 Nvidia Dali 提供了靈活性和高效性，使得數據增強更加高效、快速。例如，當需要使用遷移學習的深度神經網路來處理少量的數據的時候，Nvidia Dali 可以通過參數的配置來處理這些問題。具有很強的縮短時間和美化數據的能力，Nvidia Dali 使得通常所需要的增強都可以通過流行的庫添加進訓練流程中。

二、Nvidia 大量速寫

Nvidia Dali 可以支持可視化地增強視覺數據集，包括對於圖像和視頻的操作。這些數據增強操作可以包括灰度化、旋轉、翻轉和剪裁等。Nvidia Dali 提供了以系列操作的形式來包裝數據流，在內部通過非同步的方式進行處理和增強的裝飾器。這意味著，當我們在神經網路的數據張量上插入裝飾器時，Nvidia Dali 庫會在 GPU 上非同步生成增強數據，而非同步編程方法又不會阻礙神經網路的前向傳播過程。這樣可以能夠在原始輸入數據上實用的增強操作集中選擇一組不同的操作，來對一組屬於同一類別的圖像進行變形，以利於提取相關特徵和調整模型的參數。

為了能夠使用 Nvidia Dali 提供的數據增強能力，我們需要先定義數據管道。數據管道是 Python 語言中的一種被廣泛使用的後台計算機視覺的輸入模塊，並且可以在構建管道時使用 Nvidia Dali 庫進行提升。Nvidia Dali 數據管道會接受一個或多個數據源，然後按照參數配置處理和增強數據。其中，Nvidia Dali 通過資源鎖定的方式實現高效的並行處理，加快了數據增強的速度和效率，並且保證模型的訓練效率。下面是一個創建數據管道的示例代碼。

import nvidia.dali.fn as fn
from nvidia.dali.pipeline import Pipeline

class YourPipeline(Pipeline):
    def __init__(self, batch_size, num_threads, device_id):
        super(YourPipeline, self).__init__(
            batch_size, num_threads, device_id, seed=12
        )
        self.input = fn.external_source()
        self.translation = fn.translation(
            self.input, translation=[-10.0, 10.0], fill_value=[0, 0, 0]
        )
        self.rotate = fn.rotate(self.translation, angle=10.0, fill_value=[0, 0, 0])
        self.flip = fn.flip(self.rotate)

    def define_graph(self):
        self.jpegs = self.input()
        augmented = self.flip()
        return augmented

三、Nvidia 磁碟選取

Nvidia Dali 可以提供高效的讀取和處理大型數據文件的機制，同時支持磁碟選取。所謂的磁碟選取可以先選擇一部分數據來讀取，在讀取這份數據的時候根據用戶設定分多次讀入。通過控制選擇哪些文件以及每個文件的讀取步長和偏移量，Nvidia Dali 可以高效地讀取和處理大型數據文件，這對於機器學習、深度學習領域的數據增強和訓練數據準備很有幫助。下面是一個支持磁碟選取的數據載入函數。

def load_data():
    pipe = YourPipeline(batch_size=5, num_threads=4, device_id=0)
    input_tensor = [None] * length
    with pipe:
        for i in range(0, length):
            data = pipe.run()
            input_tensor[i] = data[0].as_cpu()
    return input_tensor

四、結論

Nvidia Dali 是一款用於數據增強的高性能庫，它通過 GPU 加速提高了數據增強的效率和速度並且支持了多種神經網路框架。Nvidia Dali 可以通過定義數據管道和使用相關的操作來生成增強數據，同時還支持磁碟選取。與其他數據增強庫相比，Nvidia Dali 提供了很多新的和高效的特性，可以顯著提高深度學習模型的性能和效率，在圖像處理、計算機視覺和自然語言處理等領域也有很多應用。