数据处理是ai算法工程师的基本功，一般数据可以分图片，语音，文本，以及结构化数据等等，数据的修改，清洗、增强以及不同采样都能直接影响模型的最终结果。本章主要讲解paddlepaddle在图像数据处理方面的知识。​在paddle中有很好的图像处理，虽然其底层封装基本也是PIL库或者opencv。其主要函数为paddle.vision.transforms，具体的处理方法如下：可以看到paddle里支

cifar数据集可以看到这就是一个fc全连接层+一个softmax的结果。全连接层的in配置的3072是因为cifar的图片大小是32*32*3,这里我们单个图片对其reshape到一维就是3072的长度。如上只需要标准化整体数据集即可，在这里我们统一采用127.5。接下来配置训练,配置好交叉熵损失，准确率指标等等，由于3072只是一份数据的长度，所以batch_size也配置为1，否则会报错。然

主要为paddle的安装与基础计算。第一步，安装anaconda，在这里我们选择清华源的conda。可以看到paddlepaddle自动安装到了2.3.1版本。第二步，安装paddlepaddle的环境。第四步，开启paddle一个小demo测试。第三步，查看paddle的version。如上，paddle简单的计算测试成功。......

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