# 数据集处理结果精细对比

**数据集处理结果可视化**

一般情况下，原始数据集会经过一系列数据增强操作，最终转换为网络的输入。如果数据增强操作有问题，可能会导致精度对不齐。

此时，我们可以将经过数据增强后的数据转换为可视化的数据，比如cv网络，可以转换成图片，并将label标记在图片上，观察增强后的数据是否合理，大致判断数据处理过程是否存在问题。

如果数据处理过程中不存在随机因素，可以使用如下步骤进行精细对比：

**数据集处理结果精细对比**

1、MindSpore和对标网络都可使用TroubleShooter工具，将数据处理结果保存为npy文件。

示例代码：

```
import troubleshooter as ts
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor
 
class NetWorkSave(nn.Cell):
    def __init__(self, file):
        super(NetWorkSave, self).__init__()
        self.file = file
 
    def construct(self, x):
        ts.save(self.file, x)
        return x
 
x1 = Tensor(-0.5962, ms.float32)
net = NetWorkSave('/tmp/ms/ms_tensor')
net(x1)
# x1被保存至/tmp/ms/0_ms_tensor.npy
```

2、使用TroubleShooter工具来对比两个npy文件的相似度。

示例代码：

```
import troubleshooter as ts
ts.migrator.compare_npy_dir("/tmp/ms", "/tmp/pt")
```

