学习了数据的变换，背景是，原始数据给到神经网络时往往需要进行归一化等处理，这里给出了详细的预处理方式。主要内容是：

1. 从指定的URL下载MNIST数据集，并保存到当前目录下的MNIST_Data.zip文件中。
2. 加载训练数据集，并打印第一个图像的形状。
3. 使用Compose函数创建一个包含多个数据增强操作的管道，包括重新缩放、归一化和维度转换。
4. 对训练数据集应用数据增强操作，并打印第一个图像的形状。
5. 生成一个随机的48x48像素的图像，并将其转换为PIL图像对象。
6. 使用Rescale函数重新缩放图像，并打印结果。
7. 使用Normalize函数对图像进行归一化，并打印结果。
8. 使用HWC2CHW函数将图像的维度从(height, width, channel)转换为(channel, height, width)，并打印结果。
9. 创建一个包含文本数据的生成器数据集，并使用自定义的分词器进行分词。
10. 使用Vocab.from_dataset函数从数据集创建一个词汇表，并打印词汇表。
11. 使用Lookup函数将文本数据转换为词汇表中的索引，并打印结果。
12. 使用Lambda函数对数据集中的每个元素进行自定义操作，包括乘以2和计算x*x+2。

总结：

1. 数据增强是一种常用的技术，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
2. Compose函数可以将多个数据增强操作组合成一个管道，方便对数据进行预处理。
3. 使用PIL库可以方便地进行图像的读取和转换操作。
4. 使用Rescale、Normalize和HWC2CHW等函数可以方便地进行图像的缩放、归一化和维度转换。
5. 使用自定义的分词器可以方便地对文本数据进行预处理。
6. 使用Vocab.from_dataset函数可以方便地从数据集创建一个词汇表。
7. 使用Lookup函数可以将文本数据转换为词汇表中的索引，方便进行后续的模型训练。
8. Lambda函数可以提供足够的灵活度，对数据进行自定义的预处理操作。