数据准备是机器学习项目的核心环节，良好的数据质量直接影响模型性能。以下是TensorFlow中数据准备的关键步骤与技巧：
数据预处理概述 🧠
在开始训练模型前，需对原始数据进行清洗、转换和标准化。TensorFlow提供了丰富的工具来简化这一流程，例如：
- 数据加载：使用
tf.data.Dataset高效读取数据 - 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据
- 数据增强：通过
tf.image模块进行图像变换 - 数据标准化：利用
tf.keras.layers.Normalization进行特征缩放
数据清洗步骤 🧼
- 检测缺失值：使用
pandas或tf.data的过滤功能 - 去除异常数据：通过统计方法（如Z-score）识别并剔除噪声
- 格式统一：确保所有数据字段类型一致
- 文本处理：使用
tf.strings进行标准化和分词
数据增强技巧 🎨
对于图像数据，TensorFlow提供了以下增强方法：
- 随机翻转：
tf.image.flip_left_right - 色彩调整：
tf.image.adjust_brightness - 尺寸变换：
tf.image.resize - 模糊效果：
tf.image.gaussian_blur
数据分割与标准化 ⚖️
- 训练/验证/测试集划分：使用
train_test_split或自定义比例 - 特征标准化：对数值特征进行归一化处理
- 类别编码：通过
tf.keras.layers.StringLookup处理文本标签 - 数据类型转换：确保所有数据为
tf.float32或tf.int64格式
实战案例 🧪
尝试在数据准备进阶教程中学习如何处理真实场景下的复杂数据集，包括：
- 时间序列数据的滑动窗口处理
- 多模态数据的融合策略
- 自定义数据增强函数