用户指南

如果你是使用 Ray Data 的新手， 请从 Ray Data 关键概念 开始。 本用户指南可帮助您浏览 Ray Data 项目并向您展示如何完成多项任务。

• 数据加载
  • 读取文件
  • 从其他库加载数据
  • 读取数据库
  • 创建合成数据
  • 加载其他数据源
  • 性能考虑
• 数据转换
  • 转换行
  • 批量转换
  • Groupby 和转换组
  • 打乱行
  • 重新分区数据
• 检查数据
  • 描述 Dataset
  • 检查行
  • 检查批次
  • 检查执行统计信息
• 数据迭代
  • 迭代行
  • 批量迭代
  • 通过 shuffling 批量迭代
  • 分割数据集以进行分布式并行训练
• 数据保存
  • 将数据写入文件
  • 将数据集转换为其他 Python 库
• 处理图像
  • 读取图像
  • 变换图像
  • 对图像进行推理
  • 保存图像
• 文本处理
  • 读取文本文件
  • 转换文本
  • 对文本进行推理
  • 保存文本
• 处理张量
  • 张量数据表示
  • 转换张量数据
  • 保存张量数据
• 使用 PyTorch
  • 迭代 Torch 张量进行训练
  • 使用 Torch 张量进行变换
  • 使用 PyTorch 进行批量推理
  • 保存包含 Torch 张量的数据集
  • 从 PyTorch 数据集和 DataLoaders 迁移
• 端到端：离线批量预估
  • 快速开始
  • 更多示例
  • 配置和故障排除
  • 使用 Ray Train 中的模型
• 高级：性能技巧和调整
  • Optimizing transforms
  • Optimizing reads
  • Optimizing shuffles
  • Configuring execution
  • Reproducibility
  • Monitoring your application
• 使用预处理器
  • Overview
  • Types of preprocessors
  • Which preprocessor should you use?