pytorch笔记01-数据增强

数据增强是扩充数据样本规模的一种有效地方法。深度学习是基于大数据的一种方法，我们当前希望数据的规模越大、质量越高越好。模型才能够有着更好的泛化能力，然而实际采集数据的时候，往往很难覆盖掉全部的场景，比如：对于光照条件，在采集图像数据时，我们很难控制光线的比例，因此在训练模型的时候，就需要加入光照变化方面的数据增强。再有一方面就是数据的获取也需要大量的成本，如果能够自动化的生成各种训练数据，就能做到更好的开源节流。

数据增强可以分为两类，一类是离线增强，一类是在线增强。

pytorch中数据增强的常用方法如下：

torchvision中内置的transforms包含了这些些常用的图像变换，这些变换能够用Compose串联组合起来。

原图：

class torchvisiontransformsCenterCrop(size)

原图像尺寸：(658, 411)

中心裁剪后尺寸:(200, 200)

class torchvisiontransformsColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0)

class torchvisiontransformsGrayscale(num_output_channels=1))

class torchvisiontransformsPad(padding, fill=0, padding_mode='constant')

class torchvisiontransformsRandomCrop(size, padding=0, pad_if_needed=False)

class torchvisiontransformsRandomHorizontalFlip(p=05)

class torchvisiontransformsRandomVerticalFlip(p=05)

class torchvisiontransformsRandomRotation(degrees, resample=False, expand=False, center=None)

提高MES系统数据实时性的实现办法和保障措施：

1MES系统中数据流通的技术环节分析11位于系统最顶部的数据应用层，负责对系统中的数据进行分析、加工，并以可视化的方式，通过B/S或C/S的网络架构，将处理后的结果信息发布给企业的各级生产管理人员。12位于系统中间的数据处理层，负责将采集到的数据进行分类、存储等处理。13位于系统最底部的数据采集层，主要负责从生产现场的DCS等各种设备装置中采集系统所需的各种数据信息。

2、提高MES系统中数据采集、传输和处理速度要提高MES系统数据的实时性，就必须提高MES系统中数据采集、传输和处理速度。

而与此有主要关联的是以下几个环节：

1数据采集2数据传输网络3实时数据库4应用层的网络架构

5用户端处理技术。必须针对上述这5个环节，分别采取相应的措施进行处理。

3、具体实现办法和保障措施

31数据采集部分数据采集部分是整个MES系统的基础，对于不同的采集对象，只有采用有针对性的、合理适当且安全高效的数据采集方法和策略，才能以最快的速度从现场设备装置(主要是各种DCS)中获取数据。针对DCS系统的数据采集的方法：方法1：实时数据库使用 OPC协议直接从DCS采集OPC的英文全称是：OLE for Process Control，即：“面向处理控制的对象链接与嵌入”的标准接口技术，它是基于Microsoft公司的

Distributed interNet Application(DNA)构架和Component Object Medel(COM)技术的，根据易于扩展性而设计的。同时，OPC以OLE(即：对象链接与嵌入)/COM(即：部件对象模型)机制作为应用程序的通讯标准，而OLE/COM是一种客户/BE务器模式，具有语言无关性、代码重用性、易于集成性等优点。OPC规范了接口函数，不管现场设备以何种形式存在，客户都以统一的方式去访问。是一种基于OLE技术、COM和DCOM(即：分布式COM)技术的开放性的接口技术，已成为目前的工业标准接口。

多数新型的DCS设备都支持OPC数据接口通信协议，从理论上讲，可以让实时数据库直接从DCS中采集数据，但我们在实际调研中发现，有的企业采用这种方式的效果并不好，有的甚至出现导致DCS“死机”，而这也正是实施数据采集的最大风险。通过调查分析和请教有关专家才了解到，造成这一“灾难”的原因在于：实时数据库自身的数据吞吐量相当大，当实时数据库直接从DCS系统中同时采集大量的数据时，DCS本身也必须花费大量的机时来响应实时数据库的这些数据请求，一旦数据请求量大到DCS处理不过来时，就会导致DCS处理其它事件的响应速度，从现象上看就像“死机”一样。

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