fasttransform：可逆数据转换管道技术解析

问题1：单向转换困境

传统机器学习管道中的单向转换导致数据调试困难：

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from torchvision import transforms as T
transforms_pt = T.Compose([
    T.Resize(256),
    T.CenterCrop(224),
    T.ToTensor(),
    T.Normalize(*imagenet_stats)
])

逆向转换需要手动编写解码函数：

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def decode_pt(tensor, mean, std):
    out = tensor.clone()
    for t, m, s in zip(out, mean, std): t.mul_(s).add_(m)
    return out.mul(255).clamp(0, 255).byte()

解决方案：可逆管道

fasttransform通过Transform类实现双向转换：

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class Normalize(Transform):
    def __init__(self, mean=None, std=None):
        self.mean = mean
        self.std = std
        
    def encodes(self, x): return (x-self.mean) / self.std
    def decodes(self, x): return x*self.std + self.mean

使用示例：

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transforms_ft = Pipeline([
   PILImage.create,
   Resize(256,method="squish"),
   Normalize.from_stats(*imagenet_stats)
])
img_decoded = transforms_ft.decode(img_transformed)

问题2：多类型处理

传统方法需要维护多个独立管道：

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class CustomImageDataset(Dataset):
    def __init__(self, transform=None, target_transform=None):
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform

解决方案：多重分派技术

fasttransform通过多重分派实现统一管道：

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class StrCategorize(Transform):
    def __init__(self, vocab):
        self.vocab = vocab
        self.s2i = {s:i for i,s in enumerate(vocab)}
        
    def encodes(self, s:str): return self.s2i[s]
    def decodes(self, i:int): return self.vocab[i]

图像分割应用示例：

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transforms_ft = Pipeline([
   load_img_msk,
   RandomResizedCrop(200),  # 同时应用于图像和掩码
   ToTensor(),              # 同时应用于图像和掩码
   Normalize.from_stats(*imagenet_stats)  # 仅应用于图像
])

技术实现：多重分派

基于plum库实现类型感知路由：

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from plum import dispatch

@dispatch
def greet(a: Cat, b: Dog): return "Hiss!"

@dispatch
def greet(a: Dog, b: Cat): return "Grrrr..."

Transform类扩展方式：

直接函数注入：

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my_transform = Transform(enc=(enc_str,enc_int))

子类化：

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class MyTransform(Transform):
    def encodes(self, x:str): return f"str: {x}"
    def encodes(self, x:int): return f"int: {x}"

装饰器扩展：

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@MyTransform
def encodes(self, x: float): return f"float: {x}"

应用价值

图像处理：可视化模型输入/输出
文本处理：逆向标记化
时间序列：窗口重构
多模态数据：保持转换同步

安装方式：

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pip install fasttransform