数据处理：预处理流程与基准一致

目标

数据预处理流程与参考模型一致。

思路

用户模型代码的数据预处理流程可能存在基于资源自动设定的变量，该变量会导致对数据集打乱的随机性不一致。需要从代码级别确认数据预处理的接口调用，尽可能减小该差异。典型的例子为：

数据集shuffle时自动检测主机内存大小后设定buffer size，如果NPU主机与参考基准主机内存差异过大，那么数据集打乱的随机性也会产生明显差异，从而导致精度产生不期望的差异。

参考步骤

1. 检查文件读取接口，确保读取数量与参考基准一致。
2. 检查源数据格式到数据输入样本的转换过程，确保与基准一致。
3. 检查对输入样本进行补齐等操作时，确保补齐方式与基准一致。
4. 检查对数据输入样本进行乱序的方式一致，例如乱序片段的样本个数、乱序时的并行度均需一致。