PyTorch学习笔记 3.数据集和数据加载器

PyTorch学习笔记 3.数据集和数据加载器

• ​​一、说明​​
• ​​二、使用PyTorch预置数据集​​

• ​​1. 预置数据集FashionMNIST介绍​​
• ​​2. 加载数据集​​
• ​​3. 对数据集处理和可视化​​

• ​​三、自定义数据集​​

• ​​1. 要实现的方法​​
• ​​2. 定义​​
• ​​3. `__init__`​​
• ​​4. `__len`​​
• ​​5. `__getitem__`​​
• ​​6. 准备数据、训练​​
• ​​7. 通过数据加载器传入数据​​

一、说明

PyTorch提供了一些公共数据集，如FashionMNIST，可以在torch.utils.data.Dataset库里找到这些库。
准备环境 ：

• python3
• pytorch
• pandas
• matplotlib

本文使用conda环境，安装pandas的命令：

conda install pandas

本文重点用到 DataSet和DataLoader。通俗地讲，DataSet是数据集，
DataLoader负责从DataSet里分批取数据。

二、使用PyTorch预置数据集

1. 预置数据集FashionMNIST介绍

以FashionMNIST为例。FashionMNIST是Zalando文章图片的数据集，包括6万个培训训练数据和1万个测试数据。每个示例是28*28的灰度图像，标签集是10个分类。

使用FashionMNIST时要设置参数：

• root
• train
• downloa=True ， 表示从互联网下载数据
• transform：数据处理功能

2. 加载数据集

import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor
import matplotlib.pyplot as plt


training_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)

test_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=False,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)

运行结果：

这里有个报警，大意是给的NumPy数组不能写。暂且忽略。

3. 对数据集处理和可视化

手工建立10个分类：

labels_map = {
    0: "T-Shirt",
    1: "Trouser",
    2: "Pullover",
    3: "Dress",
    4: "Coat",
    5: "Sandal",
    6: "Shirt",
    7: "Sneaker",
    8: "Bag",
    9: "Ankle Boot",
}

然后显示图形(灰度图)：

figure = plt.figure(figsize=(8, 8))
cols, rows = 3, 3
for i in range(1, cols * rows + 1):
    sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()
    img, label = training_data[sample_idx]
    figure.add_subplot(rows, cols, i)
    plt.title(labels_map[label])
    plt.axis("off")
    plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")
plt.show()

完整代码：

import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor
import matplotlib.pyplot as plt


training_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)

test_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=False,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)


labels_map = {
    0: "T-Shirt",
    1: "Trouser",
    2: "Pullover",
    3: "Dress",
    4: "Coat",
    5: "Sandal",
    6: "Shirt",
    7: "Sneaker",
    8: "Bag",
    9: "Ankle Boot",
}
figure = plt.figure(figsize=(8, 8))
cols, rows = 3, 3
for i in range(1, cols * rows + 1):
    sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()
    img, label = training_data[sample_idx]
    figure.add_subplot(rows, cols, i)
    plt.title(labels_map[label])
    plt.axis("off")
    plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")
plt.show()

三、自定义数据集

1. 要实现的方法

自定义数据集需要实现三个方法：

• ​​__init__​​
• ​​__len__​​
• ​​__getitem__​​

2. 定义

import os
import pandas as pd
from torchvision.io import read_image

class CustomImageDataset(Dataset):
    def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
        self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)
        self.img_dir = img_dir
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform

    def __len__(self):
        return len(self.img_labels)

    def __getitem__(self, idx):
        img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])
        image = read_image(img_path)
        label = self.img_labels.iloc[idx, 1]
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        if self.target_transform:
            label = self.target_transform(label)
        return image, label

3. ​​__init__​​

类的初始化执行函数，这里读入标签、传入图片文件夹、传入两种转换的目录。

def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
    self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)
    self.img_dir = img_dir
    self.transform = transform
    self.target_transform = target_transform

4. ​​__len​​

​​__len__​​返回数据集中样本数量。

def __len__(self):
  return len(self.img_labels)

5. ​​__getitem__​​

在给定索引上加载并返回数据集中的示例。基于该索引，它识别图像文件位置、转为张量、从csv检索标签，调用适用的转换功能。

def __getitem__(self, idx):
    img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])
    image = read_image(img_path)
    label = self.img_labels.iloc[idx, 1]
    if self.transform:
        image = self.transform(image)
    if self.target_transform:
        label = self.target_transform(label)
    return image, label

6. 准备数据、训练

这个步骤是检索数据集，一次标记一个示例。在训练时，数据集会分块处理，DataLoader从dataset里分匹取数据集。这里每次返回一批是64个样本，分别包含了训练的特征和标签。
这里指定了shuffle=True，在遍历完后，会将数据打乱。
由于我这里没有自己真实的数据集，所以数据仍使用上面定义的Fashion_MNIST数据集。

from torch.utils.data import DataLoader

train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)

7. 通过数据加载器传入数据

# Display image and label.
train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader))
print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}")
print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}")
img = train_features[0].squeeze()
label = train_labels[0]
plt.imshow(img, cmap="gray")
plt.show()
print(f"Label: {label}")

运行情况：