一、Nvidia 大力水手
Nvidia Dali 是 NVIDA 出品的一个用于数据增强的库，它可以在结果生成的时候直接插入到训练和测试神经网络的代码中，用于更加快速有效地增强数据。由于 Nvidia Dali 是基于图形硬件的网络架构，可以很好地支持 Tensorflow 和 PyTorch，通过 GPU 加速可以在生成增强数据时更快地传递数据。这拉低了前馈传递区间的延迟时间，也能让数据在被生成后直接被传递给其他模型。
我们在训练的时候需要大量的样本来训练模型，但样本数据集可能存在以下问题：数据不够、样本不平衡、互相重叠等。为了尝试解决训练中不可避免的样本问题，我们通常采用数据增强来提升模型的鲁棒性和泛化性能。 Nvidia Dali 提供了灵活性和高效性，使得数据增强更加高效、快速。例如，当需要使用迁移学习的深度神经网络来处理少量的数据的时候，Nvidia Dali 可以通过参数的配置来处理这些问题。具有很强的缩短时间和美化数据的能力，Nvidia Dali 使得通常所需要的增强都可以通过流行的库添加进训练流程中。
二、Nvidia 大量速写
Nvidia Dali 可以支持可视化地增强视觉数据集，包括对于图像和视频的操作。这些数据增强操作可以包括灰度化、旋转、翻转和剪裁等。Nvidia Dali 提供了以系列操作的形式来包装数据流，在内部通过异步的方式进行处理和增强的装饰器。这意味着，当我们在神经网络的数据张量上插入装饰器时，Nvidia Dali 库会在 GPU 上异步生成增强数据，而异步编程方法又不会阻碍神经网络的前向传播过程。这样可以能够在原始输入数据上实用的增强操作集中选择一组不同的操作，来对一组属于同一类别的图像进行变形，以利于提取相关特征和调整模型的参数。
为了能够使用 Nvidia Dali 提供的数据增强能力，我们需要先定义数据管道。数据管道是 Python 语言中的一种被广泛使用的后台计算机视觉的输入模块，并且可以在构建管道时使用 Nvidia Dali 库进行提升。Nvidia Dali 数据管道会接受一个或多个数据源，然后按照参数配置处理和增强数据。其中，Nvidia Dali 通过资源锁定的方式实现高效的并行处理，加快了数据增强的速度和效率，并且保证模型的训练效率。下面是一个创建数据管道的示例代码。
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 磁盘选取
Nvidia Dali 可以提供高效的读取和处理大型数据文件的机制，同时支持磁盘选取。所谓的磁盘选取可以先选择一部分数据来读取，在读取这份数据的时候根据用户设定分多次读入。通过控制选择哪些文件以及每个文件的读取步长和偏移量，Nvidia Dali 可以高效地读取和处理大型数据文件，这对于机器学习、深度学习领域的数据增强和训练数据准备很有帮助。下面是一个支持磁盘选取的数据加载函数。
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、结论
Nvidia Dali 是一款用于数据增强的高性能库，它通过 GPU 加速提高了数据增强的效率和速度并且支持了多种神经网络框架。Nvidia Dali 可以通过定义数据管道和使用相关的操作来生成增强数据，同时还支持磁盘选取。与其他数据增强库相比，Nvidia Dali 提供了很多新的和高效的特性，可以显著提高深度学习模型的性能和效率，在图像处理、计算机视觉和自然语言处理等领域也有很多应用。
