使用pytorch读取数据集

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pytorch读取数据集

使用pytorch读取数据集一般有三种情况

第一种

读取官方给的数据集，例如Imagenet，CIFAR10，MNIST等

这些库调用torchvision.datasets.XXXX()即可，例如想要读取MNIST数据集

importtorch

importtorch.nnasnn

importtorch.utils.dataasData

importtorchvision

train_data=torchvision.datasets.MNIST(

root='./mnist/',

train=True,#thisistrainingdata

transform=torchvision.transforms.ToTensor(),#ConvertsaPIL.Imageornumpy.ndarrayto

#torch.FloatTensorofshape(CxHxW)andnormalizeintherange[0.0,1.0]

download=True,

这样就会自动从网上下载MNIST数据集，并且以保存好的数据格式来读取

然后直接定义DataLoader的一个对象，就可以进行训练了

train_loader=Data.DataLoader(dataset=train_data,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

forepochinrange(EPOCH):

forstep,(b_x,b_y)inenumerate(train_loader):#givesbatchdata,normalizexwheniteratetrain_loader

XXXX

XXXX

第二种

这种就比较常用了，针对图像的分类问题

适用情况是，对于图片的多分类问题，图片按照指定的格式来存放：

根路径/类别（标签label）/图片

按照上面的格式来存放图片，根路径下面保存了许多文件夹，每个文件夹中存放了某一类的图片，并且文件夹名就是类的映射，例如这样，根目录就是learn_pytorch，下面的每个文件夹代表一个类，类的名字随便命名，在训练过程中会自动被映射成0，1，2，3

保存成这样的格式之后，就可以直接利用pytorch定义好的派生类ImageFolder来读取了，ImageFolder其实就是Dataset的派生类，专门被定义来读取特定格式的图片的，它也是torchvision库帮我们方便使用的，比如这样

然后就可以作为DataLoader的数据集输入用了

fromtorchvision.datasetsimportImageFolder

data_transform=transforms.Compose([

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize(mean=[0.5,0.5,0.5],std=[0.5,0.5,0.5])

dataset=ImageFolder("/home/xxx/learn_pytorch/",transform=data_transform)

train_loader=Data.DataLoader(dataset=dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

它的构造函数要求输入两个参数，一个根目录，一个对数据的操作，因为图片被自动读取成PILimage数据格式，因此Totensor()必不可少，而且可以用transforms.Compose把许多操作合成一个参数输入，就能实现数据增强，非常方便。上面的例子是先转成tensor，然后归一化，没做数据增强的各种操作。如果要数据增强，可以再加一些裁剪、反转之类的，都可以。比如下面的

transforms.RandomSizedCrop

transforms.RandomHorizontalFlip()

还有一个问题是，如何知道文件夹名被映射成了什么标签，这个可以直接查看定义的对象的class_to_idx属性

这个ImageFolder产生的dataset对象，第一维就是第几张图片，第二维元素0是图片矩阵元素1是label

接下来就是建立模型+训练了

训练的过程和第一种一样

第三种

这种情况是最通用的，适用于不是分类问题，或者标签不是简单的文件名的映射

思路就是自己定义一个Dataset的派生类,并且对数据的处理、数据增强之类的都需要自己定义，这些定义的时候利用__call_()就可以了

实现过程是：

首先

定义一个Dataset的派生类，这个派生类目标是重载两个魔法方法__len__()，__getitem__()

__len__()函数是在调用len(对象)的时候会被调用并返回，重载的目的是，在调用的时候返回数据集的大小__getitem__()函数可让对象编程可迭代的，定义了它之后就可以使得对像被for语句迭代，重载它的目的是能够使得它每次都迭代返回数据集的一个样本

现在定义一个派生类

classFaceLandmarksDataset(Dataset):

"""FaceLandmarksdataset."""

def__init__(self,csv_file,root_dir,transform=None):

Args:

csv_file(string):Pathtothecsvfilewithannotations.

root_dir(string):Directorywithalltheimages.

transform(callable,optional):Optionaltransformtobeapplied

onasample.

self.landmarks_frame=pd.read_csv(csv_file)

self.root_dir=root_dir

self.transform=transform

def__len__(self):

returnlen(self.landmarks_frame)

def__getitem__(self,idx):

img_name=os.path.join(self.root_dir,

self.landmarks_frame.iloc[idx,0])

image=io.imread(img_name)

landmarks=self.landmarks_frame.iloc[idx,1:].as_matrix()

landmarks=landmarks.astype('float').reshape(-1,2)

sample={'image':image,'landmarks':landmarks}

ifself.transform:

sample=self.transform(sample)

returnsample

构造函数就是定义了一些属性，例如读取出保存整个数据集的表格，然后len就是返回了数据集的数目，getitem则是定义了迭代返回一个数据集样本，返回值可以是包含训练样本和标签的list，也可以是字典，根据这个不同后面的用法也回不太一样（无非就是索引是数字还是key的区别）

除此之外，Dataset一般还会要求输入对数据集的操作，要是不想数据增强，就加个ToTensor就可以（因为要转换成tensor才能训练），要是想数据增强就自己加一些新的类（没错，ToTensor、各种数据增强的函数其实都是一个类，然后定义的一个对象），接着用transforms.Compose把他们连在一起就可以了。上面的transform写的是None，就是不进行数据处理，直接输出

然后实例化这个类，就可以作为DataLoader的参数输入了

face_dataset=FaceLandmarksDataset(csv_file='faces/face_landmarks.csv',

root_dir='faces/')

这时候分析一下这个对象，定义它的参数就是init构造函数需要的，然后对他进行迭代的时候会自动调用getitem例如下面的操作结果是

foriinrange(len(face_dataset)):

sample=face_dataset[i]

print(sample['image'])

print(i,sample['image'].shape,sample['landmarks'].shape)

可以看到每次迭代的时候都会输入一个字典

接下来定义一下DataLoader，就可以去迭代输入了，当然这里还不行，因为需要将数据集转换成tensor才能输入到模型进行训练

那么接下来就是考虑刚才那个DataSet类里的transform怎么改，最初给的是None,不做处理，因此出来的还是ImageArray,至少要实现ToTensor才行。

实现ToTensor这个类就主要用到了__call__()魔法函数

__call__()函数比较特殊，可以让对象本身变成可调用的，可以后面加括号并输入参数，然后就会自动调用call这个魔法函数

Totensor类的实现如下，注意numpy和tensor数组区别在一个通道数在后，一个通道数在前，因此还需要交换不同维度的位置

classToTensor(object):

"""ConvertndarraysinsampletoTensors."""

def__call__(self,sample):

image,landmarks=sample['image'],sample['landmarks']

#swapcoloraxisbecause

#numpyimage:HxWxC

#torchimage:CXHXW

image=image.transpose((2,0,1))

return{'image':torch.from_numpy(image),

'landmarks':torch.from_numpy(landmarks)}

使用的时候先定义一个对象，然后对象（参数）就会自动调用call函数了

再看几个数据增强的类的实现，它们所有的相似点都是，call函数的参数都是sample，也就是输入的数据集

classRescale(object):

"""Rescaletheimageinasampletoagivensize.

Args:

output_size(tupleorint):Desiredoutputsize.Iftuple,outputis

matchedtooutput_size.Ifint,smallerofimageedgesismatched

tooutput_sizekeepingaspectratiothesame.

def__init__(self,output_size):

assertisinstance(output_size,(int,tuple))

self.output_size=output_size

def__call__(self,sample):

image,landmarks=sample['image'],sample['landmarks']

h,w=image.shape[:2]

ifisinstance(self.output_size,int):

ifhw:

new_h,new_w=self.output_size*h/w,self.output_size

else:

new_h,new_w=self.output_size,self.output_size*w/h

else:

new_h,new_w=self.output_size

new_h,new_w=int(new_h),int(new_w)

img=transform.resize(image,(new_h,new_w))

#handwareswappedforlandmarksbecauseforimages,

#xandyaxesareaxis1and0respectively

landmarks=landmarks*[new_w/w,new_h/h]

return{'image':img,'landmarks':landmarks}

classRandomCrop(object):

"""Croprandomlytheimageinasample.

Args:

output_size(tupleorint):Desiredoutputsize.Ifint,squarecrop

ismade.

def__init__(self,output_size):

assertisinstance(output_size,(int,tuple))

ifisinstance(output_size,int):

self.output_size=(output_size,output_size)

else:

assertlen(output_size)==2

self.output_size=output_size

def__call__(self,sample):

image,landmarks=sample['image'],sample['landmarks']

h,w=image.shape[:2]

new_h,new_w=self.output_size

top=np.random.randint(0,h-new_h)

left=np.random.randint(0,w-new_w)

image=image[top:top+new_h,

left:left+new_w]

landmarks=landmarks-[left,top]

return{'image':image,'landmarks':landmarks}

这两个就很清晰了，首先是构造函数要求在定义对象的时候输入参数，接着再用call实现直接调用对象。

用的时候就可以

transformed_dataset=FaceLandmarksDataset(csv_file='faces/face_landmarks.csv',

root_dir='faces/',

transform=transforms.Compose([

Rescale(256),

RandomCrop(224),

ToTensor()

foriinrange(len(transformed_dataset)):

sample=transformed_dataset[i]

print(i,sample['image'].size(),sample['landmarks'].size())

ifi==3:

break

分析一下，首先定义重载DataSet类的对象，transform参数写成上面定义的三个操作类的组合，回头去看这个类的定义

self.transform=transform

上面就定义了一个三个类联合起来的对象

ifself.transform:

sample=self.transform(sample)

然后直接调用该对象，调用了三个类的call函数，就返回了处理后的数据集了

最后终于可以迭代训练了

dataloader=DataLoader(transformed_dataset,batch_size=4,shuffle=True,num_workers=4)

定义一个DataLoader的对象，剩下的用法就和第二种的一样，两重循环进行训练了，这个DataLoader也有点技巧，就是每次对它迭代的时候，返回的还是DataSet类对象返回值的形式，但是里面的内容又在前面加了一个维度，大小就是batch_size，也就是说，DataLoader对象调用的时候每次从迭代器里取出来batch_size个样本，并把它们堆叠起来（这个堆叠是在列表/字典内堆叠的），每次迭代出来的内容还都是一个字典/数组

pytorch学习记录

这是我随便搭的一个简单模型，测试一下

importos

importtorch

importtorch.nnasnn

importtorch.utils.dataasData

importtorchvision

importmatplotlib.pyplotasplt

fromtorchvisionimporttransforms

fromtorchvision.datasetsimportImageFolder

importmatplotlib.pyplotasplt

%matplotlibinline

#定义几个参数

EPOCH=20

BATCH_SIZE=4

LR=0.001

#读取数据

data_transform=transforms.Compose([

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize(mean=[0.5,0.5,0.5],std=[0.5,0.5,0.5])

dataset=ImageFolder("/home/xxx/learn_pytorch/",transform=data_transform)

print(dataset[0][0].size())

print(dataset.class_to_idx)

train_loader=Data.DataLoader(dataset=dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

#定义模型类，是nn.Module的继承类，思路是先把每个层都定义出来，每个都是模型类的属性，然后再定义一个成员函数forward()作为前向传播过程，就可以把每个层连起来了，通过这个就搭好了整个模型

classCNN(nn.Module):

def__init__(self):

super(CNN,self).__init__()

self.conv1=nn.Sequential(

nn.Conv2d(3,16,5,1,2),

nn.ReLU(),

nn.MaxPool2d(kernel_size=2),

self.conv2=nn.Sequential(

nn.Conv2d(16,32,5,1,2),

nn.ReLU(),

nn.MaxPool2d(2),

self.conv3=nn.Sequential(

nn.Conv2d(32,64,5,1,2),

nn.ReLU(),

nn.MaxPool2d(2),

self.conv4=nn.Sequential(

nn.Conv2d(64,128,5,1,2),

nn.ReLU(),

nn.MaxPool2d(2),

self.out1=nn.Sequential(

nn.Linear(128*16*30,1000),

nn.ReLU(),

self.out2=nn.Sequential(

nn.Linear(1000,100),

nn.ReLU(),

self.out3=nn.Sequential(

nn.Linear(100,4),

defforward(self,x):

x=self.conv1(x)

x=self.conv2(x)

x=self.conv3(x)

x=self.conv4(x)

x=x.view(x.size(0),-1)#flattentheoutputofconv2to(batch_size,32*7*7)

x=self.out1(x)

x=self.out2(x)

output=self.out3(x)

returnoutput,x#returnxforvisualization

#如果使用GPU训练要把模型和tensor放到GPU上，通过.cuda来实现

cnn=CNN().cuda()

print(cnn)

#定义优化器对象、损失函数

optimizer=torch.optim.Adam(cnn.parameters(),lr=LR)#optimize