ETL
神经网络需要处理的数据有许多种不同的来源和类型，例如日志文件、文本文档、表格数据、图像、视频等。
神经网络数据加工的目标是将各类数据转换为一系列存放于多维数组（Multi-Dimensional Array）中的值。
数据可能还需要进行各种预处理，包括转换、缩放、标准化、变换、合并、划分为定型与测试数据集、随机排序等。本页主要介绍目前可用的数据加工工具及其使用方法。
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记录读取器
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标准化器
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转换
个人启示
很多东西，都需要统一转化为标准的程序可识别的数据。这个过程很麻烦，比如数据的抓取。
记录读取器
记录读取器是Skymind团队开发的ETL流程管理库 DataVec 中的一种类，名称为 RecordReader。
图像基础
为神经网络读取图像时，所有的图像数据在某一时刻必须都缩放至相同的尺寸。图像的初始缩放由 ImageRecordReader 完成。
在定型、测试或推断之前加载一系列数据记录的方法如以下代码所示。读取灰阶图像时请将 channels 设定为1。
ImageRecordReader recordReader = new ImageRecordReader(height,width,channels);
加载单幅图像用于推断：
NativeImageLoader loader = new NativeImageLoader(height, width, channels); // 加载和缩放
INDArray image = loader.asMatrix(file); // 创建INDarray
INDArray output = model.output(image); // 获得模型对图像的预测
图像数据增强
如果您的图像数据不足以完成神经网络的定型，您可以将现有的图像转换、采样或裁剪，生成额外的有效输入，增加可用的定型数据。
添加标签
在构建分类器时，标签是您想要预测的输出值，而与这些标签相关联的数据是输入。就CSV文件而言，标签可能就是数据记录本身的一部分，与相关输入紧邻着存放在同一行。CSVRecordReader让您可以把特定的字段指定为标签。
DataVec转换流程可将文本标签变换为数值。标签可能需要依据文件路径生成，比如图像分别存放在一系列目录中，目录名称代表了图像的标签。标签也有可能由文件名本身表示，此时就需要从文件所在的目录内部收集数据。
您可以用 ParentPathLabelGenerator 和 PathLabelGenerator 这两个DataVec中的类来添加标签。
依据父目录名称对图像进行标记的示例如下。
ParentPathLabelGenerator labelMaker = new ParentPathLabelGenerator();
ImageRecordReader recordReader = new ImageRecordReader(height, width, channels, labelMaker);
图像转换
图像会被系统作为像素值的数组读取。像素值通常是8比特，因此一幅包括一黑一白2个像素的图像的数组是[0,255]。
虽然神经网络可以直接用原始数据来定型，但最好还是先将数据标准化。“零均值单位方差”即让所有的值减去实际平均值，然后缩放至-1与1之间，以0为平均值。
图像定型数据可以通过旋转样例或倾斜图像来增强。
数据转换
通过 DataVec 摄取数据时，可以用包含多个步骤的转换流程来转换数据。
缩放和标准化
通过 RecordReader 获取的数据通常会传递给一个数据集迭代器，迭代器会遍历数据并对其进行预加工，以便输入神经网络。
可以摄取的数据已经变为一个多维数组（INDarray），不再是用迭代器读取一个数据记录序列的形式。
该阶段也有一系列转换和缩放的工具。由于数据已经是INDarray，此处介绍的工具都属于Skymind的科学计算库ND4J的一部分。
文档参见此处
DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0,1);
scaler.fit(dataIter);
dataIter.setPreProcessor(scaler);
可用的ND4J预处理器
| ND4J数据集预处理器 | 用途 |
|---|---|
| ImagePreProcessingScaler | 指定最大值、最小值的缩放，可设定区间。像素值可以从0->255缩放至minRange->maxRange的区间内，默认minRange = 0，maxRange = 1 |
| NormalizerMinMaxScaler | 指定最大值、最小值的缩放，可设定区间：X -> (X - min/(max-min)) * (given_max - given_min) + given_mi |
| NormalizerStandardize | 标准缩放器，计算列的移动方差与均值 |
图像转换
使用JavaCV、OpenCV和ffmpeg滤镜的图像转换
ffmpeg和OpenCV是用于过滤、转换图像及视频的开源库。在7.2及以上版本中获取ffmpeg过滤器的方法是向pom.xml文件中添加下列代码，将依赖项替换为当前版本。
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>javacv-platform</artifactId>
<version>1.3</version>
</dependency>
时间序列或序列数据
循环神经网络可用于分析序列和时间序列数据。DataVec提供的 CSVSequenceReader 类可以从文件中读取序列数据。UCISequenceClassificationExample 就是一个很好的例子。
数据被分为测试和定型两个数据集，因此代码分别为每个数据集创建了一个迭代器。
这一数据集中共有六种标签。特征目录中每个包含数据的文件都有一个对应的标签文件，位于标签目录下。标签文件中仅有单个项，而特征文件则包含了相应设备的活动序列记录。
private static File baseDir = new File("src/main/resources/uci/");
private static File baseTrainDir = new File(baseDir, "train");
private static File featuresDirTrain = new File(baseTrainDir, "features");
private static File labelsDirTrain = new File(baseTrainDir, "labels");
private static File baseTestDir = new File(baseDir, "test");
private static File featuresDirTest = new File(baseTestDir, "features");
private static File labelsDirTest = new File(baseTestDir, "labels");
NumberedFileInputFormat 用 String.Format 从文件名中提取索引。数据目录包含文件0.csv->449.csv
SequenceRecordReader trainFeatures = new CSVSequenceRecordReader();
trainFeatures.initialize(new NumberedFileInputSplit(featuresDirTrain.getAbsolutePath() + "/%d.csv", 0, 449));
SequenceRecordReader trainLabels = new CSVSequenceRecordReader();
trainLabels.initialize(new NumberedFileInputSplit(labelsDirTrain.getAbsolutePath() + "/%d.csv", 0, 449));
摄取图像数据并输入预定型的模型
NativeImageLoader 可以读取一幅图像并将其转变为一个INDArray。请注意，您需要用网络定型时调整尺寸、缩放、标准化的方式来缩放和调整导入的图像。
