Python深度学习pytorch实现图像分类数据集

目录

• 读取数据集
• 读取小批量
• 整合所有组件

目前广泛使用的图像分类数据集之一是MNIST数据集。如今，MNIST数据集更像是一个健全的检查，而不是一个基准。

为了提高难度，我们将在接下来的章节中讨论在2017年发布的性质相似但相对复杂的Fashion-MNIST数据集。

import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
from d2l import torch as d2l
d2l.use_svg_display()

读取数据集

我们可以通过框架中的内置函数将Fashion-MNIST数据集下载并读取到内存中。

# 通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式
# 并除以255使得所有像素的数值均在0到1之间
trans = transforms.ToTensor()
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True)
mnist_test = torchvisino.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)

Fashion-MNIST由10个类别的图像组成，每个类别由训练集中的6000张图像和测试集中的1000张图像组成。

测试数据集（test dataset）不会用于训练，只用于评估模型性能。训练集和测试集分别包含60000和10000张图像。

len(mnist_train), len(mnist_test)

(60000, 10000)

每个输入图像的高度和宽度均为28像素。数据集由灰度图像组成，其通道数为1。

为了简洁起见，本篇中，我们将高度h像素，宽度w像素图像的形状即为 h×w或 (h,w)。

mnist_train[0][0].shape

torch.size([1, 28, 28])

Fashion-MNIST中包含10个类别分别是

t-shirt（T恤）、trouser（裤⼦）、pullover（套衫）、dress（连⾐裙）、coat（外套）、

sandal（凉鞋）、shirt（衬衫）、sneaker（运动鞋）、bag（包）和ankle boot（短靴）

以下函数用于在数字标签索引及其文本名称之间进行转换。

def get_fashion_mnist_labels(labels):
	"""返回Fashion-MNIST数据集的本文标签。"""
	text_labels = ['t-shirt', 'trouser', 'pullover', 'dress', 'coat', 'sandal', 'shirt', 'sneaker', 'bag', 'ankle boot']
	return [text_labels[int(i)] for i in labels]

我们现在可以创建一个函数来可视化这些样本。

def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5):
	"""Plot a list of images."""
	figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)
	_, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)
	axes = axes.flatten()
	for i, (ax, img) in enumerate(zip(axes, imgs)):
		if torch.is_tensor(img):
			# 图片张量
			ax.imshow(img.numpy())
		else:
			# PIL图片
			ax.imshow(img)
		ax.axes.get_xaxis().set_visible(False)
		ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)
		if titles:
			ax.set_title(titles[i])
	return axes

以下是训练数据集中前几个样本的图像及其相应的标签（文本形式）。

X, y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18)))
show_images(X.reshape(18, 28, 28), 2, 9, titles=get_fashion_mnist_labels(y))

读取小批量

为了使我们在读取训练集和测试集时更容易，我们使用内置的数据迭代器，而不是从零开始创建一个。回顾一下，在每次迭代中，数据加载器每次都会读取一小批量数据，大小为batch_size。我们在训练数据迭代其中还随机打乱了所有样本

batch_size = 256
def get_dataloader_workers():
	"""使用4个进程来读取数据。"""
	return 4
train_iter = data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True, num_workers=get_dataloader_workers())

整合所有组件

现在我们定义load_data_fashion_mnist函数，用于获取和读取Fashion-MNIST数据集。它返回训练集和验证集的数据迭代器。此外，它还接受一个可选参数，用来将图像大小调整为另一种形状。

def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):
	"""下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中。"""
	trans = [transforms.ToTensor()]
	if resize:
		trans.insert(0, transforms.Resize(resize))
	trans = transforms.Compose(trans)
	mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transforms=trans, download=True)
	mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transforms=trans, download=True)
	return(data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True, num_workers=get_dataloader_workers()),
		   data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False, num_workers=get_dataloader_workers()))

下面，我们通过指定resize参数来测试load_data_fashion_mnist函数的图像大小调整功能。

train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(32, resize=64)
for X, y in train_iter:
	print(X.shape, X.dtype, y.shape, y.dtype)
	break

torch.Size([32, 1, 64, 64]) torch.float32 torch.Size([32]) torch.int64

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