如何确保MindSpore训练数据集中每个样本标签唯一

在MindSpore训练过程中，有时我们会发现输出的标签不唯一，这可能是因为训练数据集中有多个样本被标记为同一个标签。为了将标签唯一化，可以给每个样本一个唯一的标识，例如一个数字或字符串，然后用这个标识作为标签。

import numpy as np
import mindspore.dataset as ds

# 加载训练数据集
train_data = ds.NumpySlicesDataset(dataset_file='train_data.npy', shuffle=True)

# 给每个样本一个唯一的标识，作为标签
train_labels = np.arange(len(train_data))
train_data = train_data.add_column(train_labels, 'label')

# 创建数据迭代器
train_iter = train_data.create_dict_iterator(output_numpy=True)

# 遍历训练数据集
for data in train_iter:
    # 处理数据...
    pass

在上面的代码中，我们先加载训练数据集，然后用 np.arange(len(train_data)) 创建了一个长度和训练数据集相同的数组，每个元素都是它的下标，即唯一标识。接着，我们使用 add_column 方法将这个数组添加到数据集中，并把它命名为 'label'。最后，我们创建了一个数据迭代器，可以通过遍历这个迭代器来访问训练数据集中的样本，每个样本都包含了 'data' 和 'label' 两个字段。这样，我们就可以保证每个样本都有一个唯一的标签了。