飞桨（PaddlePaddle）在机器学习全流程（数据采集、处理、标注、建模、分析、优化）

以下是飞桨（PaddlePaddle）在机器学习全流程（数据采集、处理、标注、建模、分析、优化）中常用的模型、函数及工具链，结合其生态特点分类说明：

一、数据采集与标注

1. 数据采集工具

• PaddleX（图像/视频场景）

  • 功能：支持图像分类、目标检测、语义分割任务的数据标注，集成标注工具（如矩形框、多边形标注）。
  • 官网工具：PaddleX数据标注工具
  • 用法：通过图形化界面或命令行启动标注工具，输出标准VOC/COCO格式数据集。

• PaddleNLP（文本场景）

  • 功能：提供文本标注辅助工具（如序列标注、关系抽取），支持自定义标注格式。
  • 示例：结合pyannote等库实现语音转写标注。

• 第三方工具集成

  • 支持对接LabelMe、LabelImg等通用标注工具，输出数据后可通过飞桨Dataset接口加载。

2. 数据标注自动化

• 弱监督学习工具
  • PaddleSemiSupervised：半监督学习模型（如伪标签、一致性正则化），利用少量标注数据+大量未标注数据训练。
  • PaddleCLIP：基于跨模态对比学习的零样本迁移能力，可用于图像/文本数据的自动化标注（如根据文本描述筛选图像）。

二、数据处理与预处理

1. 基础数据处理

• 数据加载与格式转换

  • paddle.io.Dataset：自定义数据集基类，支持图像、文本、音频等多模态数据。
  • paddle.io.DataLoader：数据加载器，支持批量处理、多进程加载、数据打乱等。
  • 示例代码：

    import paddle
    from paddle.io import Dataset, DataLoader
    
    class CustomDataset(Dataset):
        def __init__(self, data):
            self.data = data
        def __getitem__(self, idx):
            return self.data[idx][0], self.data[idx][1]
        def __len__(self):
            return len(self.data)
    
    dataset = CustomDataset(data)
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
    

• 文本处理

  • paddle.text.TransformerTokenizer：BERT/ERNIE等模型的分词器，支持动态分词、特殊标记处理。
  • paddle.nn.Embedding：词嵌入层，支持预训练词向量加载（如Word2Vec、ERNIE-Tiny）。

• 图像/音频处理

  • paddle.vision.transforms：图像预处理工具（Resize、Normalize、数据增强如RandomCrop）。
  • paddle.audio.transforms：音频预处理工具（梅尔频谱提取、噪声注入）。