MindSpore可以自定义Python数据源，通过迭代该数据源构造数据集。有点类似PyTorch的DataLoader。
相关的API可以参考：mindspore.dataset.GeneratorDataset
在 MindSpore 1.5.0 + Pynative + GPU环境下，使用GeneratorDataset接口加载自定义集时，使用了网络算子或Tensor操作，比如下面这个就用了Tensor的slide操作
由于python不检查输入参数的类型，所以__call__函数的输入img在pynative模式下，会是一个Tensor类型的变量
因此，如果将Tensor相关的操作放到数据集处理的map操作中，会报出如下错误：
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Caught RuntimeError in map(or batch) worker and execute Python function
The pointer[cnode] is null
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原因分析：
由于python不检查输入参数的类型，所以__call__函数的输入img在pynative模式下，会是一个Tensor类型的变量
Pynative模式时，__call__函数的输入img参数会是一个Tensor类型的变量，并且在__call__函数中，通过img[:, sh:eh, sw:ew]触发了Tensor的slice操作，会调用底层的算子进行执行。同时，由于数据集处理为并发执行，会启动多个线程/进程进行计算，而当前Tensor操作不支持并发执行，会引发一些异常。
解决办法：
- 用户自定义的Pyfunc中，先把入参转为为Numpy类型，再通过Numpy相关操作实现相关功能。
即在__call__的第一行插入类型转换
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