利用 Python 和 PyTorch 处理面向对象的数据集（2）) ：创建数据集对象

本篇是利用 Python 和 PyTorch 处理面向对象的数据集系列博客的第 2 篇。

如需阅读第 1 篇：原始数据和数据集，请参阅此处。

我们在第 1 部分中已定义 MyDataset 类，现在，让我们来例化 MyDataset 对象

此可迭代对象是与原始数据交互的接口，在整个训练过程中都有巨大作用。

第 2 部分：创建数据集对象

输入 [9]：

mydataset = MyDataset(isValSet_bool = None, raw_data_path = raw_data_path, norm = False, resize = True, newsize = (64, 64))

以下是该对象的一些使用示例：

输入 [10]：

# 对象操作示例。

# 此操作用于调用 method __getitem__ 并从第 6 个样本获取标签

mydataset[6][1]

输出 [10]：

0

输入 [11]：

# 此操作用于在类声明后打印注释
MyDataset.__doc__

输出 [11]：

'Interface class to raw data, providing the total number of samples in the dataset and a preprocessed item'

输入 [12]：

# 此操作用于调用 method __len__
len(mydataset)

输出 [12]：

49100

输入 [13]：

# 此操作用于触发 method __str__
print(mydataset)

原始数据路径为 ./raw_data/data_images/

可迭代对象的重要性

训练期间，将向模型提供多批次样本。可迭代的 mydataset 是获得高级轻量代码的关键。

以下提供了可迭代对象的 2 个使用示例。

示例 1：

我们可以直接获取第 3 个样本张量：

输入 [14]：

mydataset.__getitem__(3)[0].shape

输出 [14]：

torch.Size([3, 64, 64])

与以下操作作用相同

输入 [15]：

mydataset[3][0].shape

输出 [15]：

torch.Size([3, 64, 64])

示例 2：

我们可以对文件夹中的图像进行解析，并移除黑白图像：

输入 [ ]：

# 数据集访问示例：创建 1 个包含标签的新文件，移除黑白图像

if os.path.exists(raw_data_path + '/'+ "labels_new.txt"):

    os.remove(raw_data_path + '/'+ "labels_new.txt")

with open(raw_data_path + '/'+ "labels_new.txt", "a") as myfile:

    for item, info in mydataset:

        if item != None:

            if item.shape[0]==1:

                # os.remove(raw_data_path + '/' + info.SampleName)

                print('C = {}; H = {}; W = {}; info = {}'.format(item.shape[0], item.shape[1], item.shape[2], info))

            else:

                #print(info.SampleName + ' ' + str(info.SampleLabel))

                myfile.write(info.SampleName + ' ' + str(info.SampleLabel) + '\n')        

输入 [ ]：

# 查找具有非期望格式的样本

with open(raw_data_path + '/'+ "labels.txt", "a") as myfile:

    for item, info in mydataset:

        if item != None:

            if item.shape[0]!=3:

                # os.remove(raw_data_path + '/' + info.SampleName)

                print('C = {}; H = {}; W = {}; info = {}'.format(item.shape[0], item.shape[1], item.shape[2], info))

修改标签文件后，请务必更新缓存：

输入 [ ]：

if os.path.exists(raw_data_path + '/'+ "labels_new.txt"):

    os.rename(raw_data_path + '/'+ "labels.txt", raw_data_path + '/'+ "labels_orig.txt")

    os.rename(raw_data_path + '/'+ "labels_new.txt", raw_data_path + '/'+ "labels.txt")


@functools.lru_cache(1)

def getSampleInfoList(raw_data_path):

    sample_list = []

    with open(str(raw_data_path) + '/labels.txt', "r") as f:

        reader = csv.reader(f, delimiter = ' ')

        for i, row in enumerate(reader):

            imgname = row[0]

            label = int(row[1])

            sample_list.append(DataInfoTuple(imgname, label))

    sample_list.sort(reverse=False, key=myFunc)

    return sample_list


del mydataset

mydataset = MyDataset(isValSet_bool = None, raw_data_path = '../../raw_data/data_images', norm = False)

len(mydataset)

您可通过以下链接阅读了解有关 PyTorch 中的可迭代数据库的更多信息： https://pytorch.org/docs/stable/data.html

归一化

应对所有样本张量计算平均值和标准差。

如果数据集较小，可以尝试在内存中对其进行直接操作：使用 torch.stack 即可创建 1 个包含所有样本张量的栈。

可迭代对象 mydataset 支持简洁精美的代码。

使用“view”即可保留 R、G 和 B 这 3 个通道，并将其余所有维度合并为 1 个维度。

使用“mean”即可计算维度 1 的每个通道的平均值。

请参阅附件中有关 dim 使用的说明。

输入 [16]：

imgs = torch.stack([img_t for img_t, _ in mydataset], dim = 3)

输入 [17]：

#im_mean = imgs.view(3, -1).mean(dim=1).tolist()

im_mean = imgs.view(3, -1).mean(dim=1)

im_mean

输出 [17]：

tensor([0.4735, 0.4502, 0.4002])

输入 [18]：

im_std = imgs.view(3, -1).std(dim=1).tolist()

im_std

输出 [18]：

[0.28131285309791565, 0.27447444200515747, 0.2874436378479004]

输入 [19]：

normalize = transforms.Normalize(mean=[0.4735, 0.4502, 0.4002], std=[0.28131, 0.27447, 0.28744])

# free memory

del imgs

下面，我们将再次构建数据集对象，但这次将对此对象进行归一化：

输入 [21]：

mydataset = MyDataset(isValSet_bool = None, raw_data_path = raw_data_path, norm = True, resize = True, newsize = (64, 64))

由于采用了归一化，因此张量值被转换至范围 0..1 之内，并进行剪切操作。

输入 [22]：

original = Image.open('../../raw_data/data_images/img_00009111.JPEG')



fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 3))

axs[0].set_title('clipped tensor')

axs[0].imshow(mydataset[5][0].permute(1,2,0))

axs[1].set_title('original PIL image')

axs[1].imshow(original)

plt.show()

将输入数据剪切到含 RGB 数据的 imshow 的有效范围内，以 [0..1] 表示浮点值，或者以 [0..255] 表示整数值。

使用 torchvision.transforms 进行预处理

现在，我们已经创建了自己的变换函数或对象（原本用作为加速学习曲线的练习），我建议使用 Torch 模块 torchvision.transforms：

“此模块定义了一组可组合式类函数对象，这些对象可作为实参传递到数据集（如 torchvision.CIFAR10），并在加载数据后 __getitem__ 返回数据之前，对数据执行变换”。

以下列出了可能的变换：

输入 [23]：

from torchvision import transforms
dir(transforms)

输出 [23]：

['CenterCrop',

 'ColorJitter',

 'Compose',

 'FiveCrop',

 'Grayscale',

 'Lambda',

 'LinearTransformation',

 'Normalize',

 'Pad',

 'RandomAffine',

 'RandomApply',

 'RandomChoice',

 'RandomCrop',

 'RandomErasing',

 'RandomGrayscale',

 'RandomHorizontalFlip',

 'RandomOrder',

 'RandomPerspective',

 'RandomResizedCrop',

 'RandomRotation',

 'RandomSizedCrop',

 'RandomVerticalFlip',

 'Resize',

 'Scale',

 'TenCrop',

 'ToPILImage',

 'ToTensor',

 '__builtins__',

 '__cached__',

 '__doc__',

 '__file__',

 '__loader__',

 '__name__',

 '__package__',

 '__path__',

 '__spec__',

 'functional',

 'transforms']

在此示例中，我们使用变换来执行了以下操作：

1) ToTensor - 从 PIL 图像转换为张量，并将输出格式定义为 CxHxW
2) Normalize - 将张量归一化

如需了解后续步骤，敬请期待本系列的第 3 部分。

审核编辑 黄昊宇