数据变换 Transforms
通常情况下，直接加载的原始数据并不能直接送入神经网络进行训练，此时我们需要对其进行数据预处理。MindSpore提供不同种类的数据变换（Transforms），配合数据处理Pipeline来实现数据预处理。所有的Transforms均可通过map方法传入，实现对指定数据列的处理。
mindspore.dataset提供了面向图像、文本、音频等不同数据类型的Transforms，同时也支持使用Lambda函数。下面分别对其进行介绍。
常见转换
mindspore.dataset.transforms模块支持一系列通用Transforms。这里我们以Compose为例，介绍其使用方式。
组成
Compose接收一个数据增强操作序列，然后将其组合成单个数据增强操作。我们仍基于Mnist数据集呈现Transforms的应用效果。
mindspore.dataset.vision模块提供一系列针对图像数据的Transforms。在Mnist数据处理过程中，使用了Rescale、Normalize和HWC2CHW变换。下面对其进行详述。
重新缩放
Rescale变换用于调整图像像素值的大小，包括两个参数：
- rescale：缩放因子。
- shift：平移因子。
图像的每个像素将根据这两个参数进行调整，输出的像素值为
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