「@Author：Runsen」
对于PyTorch加载和处理不同类型数据，官方提供了torchvision和torchtext。
之前使用 torchDataLoader类直接加载图像并将其转换为张量。现在结合torchvision和torchtext介绍torch中的内置数据集
Torchvision 中的数据集
MNIST
MNIST 是一个由标准化和中心裁剪的手写图像组成的数据集。它有超过 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。这是用于学习和实验目的最常用的数据集之一。要加载和使用数据集，使用以下语法导入：torchvision.datasets.MNIST()。
Fashion MNIST
Fashion MNIST数据集类似于MNIST，但该数据集包含T恤、裤子、包包等服装项目，而不是手写数字，训练和测试样本数分别为60,000和10,000。要加载和使用数据集，使用以下语法导入：torchvision.datasets.FashionMNIST()
CIFAR
CIFAR数据集有两个版本，CIFAR10和CIFAR100。CIFAR10 由 10 个不同标签的图像组成，而 CIFAR100 有 100 个不同的类。这些包括常见的图像，如卡车、青蛙、船、汽车、鹿等。
代码语言：javascript复制torchvision.datasets.CIFAR10()
torchvision.datasets.CIFAR100()
COCO
COCO数据集包含超过 100,000 个日常对象，如人、瓶子、文具、书籍等。这个图像数据集广泛用于对象检测和图像字幕应用。下面是可以加载 COCO 的位置：torchvision.datasets.CocoCaptions()
EMNIST
EMNIST数据集是 MNIST 数据集的高级版本。它由包括数字和字母的图像组成。如果您正在处理基于从图像中识别文本的问题，EMNIST是一个不错的选择。下面是可以加载 EMNIST的位置：：torchvision.datasets.EMNIST()
IMAGE-NET
ImageNet 是用于训练高端神经网络的旗舰数据集之一。它由分布在 10,000 个类别中的超过 120 万张图像组成。通常，这个数据集加载在高端硬件系统上，因为单独的 CPU 无法处理这么大的数据集。下面是加载 ImageNet 数据集的类：torchvision.datasets.ImageNet()
Torchtext 中的数据集
IMDB
IMDB是一个用于情感分类的数据集，其中包含一组 25,000 条高度极端的电影评论用于训练，另外 25,000 条用于测试。使用以下类加载这些数据torchtext：torchtext.datasets.IMDB()
WikiText2
WikiText2语言建模数据集是一个超过 1 亿个标记的集合。它是从维基百科中提取的，并保留了标点符号和实际的字母大小写。它广泛用于涉及长期依赖的应用程序。可以从torchtext以下位置加载此数据：torchtext.datasets.WikiText2()
除了上述两个流行的数据集，torchtext库中还有更多可用的数据集，例如 SST、TREC、SNLI、MultiNLI、WikiText-2、WikiText103、PennTreebank、Multi30k 等。
深入查看 MNIST 数据集
MNIST 是最受欢迎的数据集之一。现在我们将看到 PyTorch 如何从 pytorch/vision 存储库加载 MNIST 数据集。让我们首先下载数据集并将其加载到名为 的变量中data_train
代码语言：javascript复制from torchvision.datasets import MNIST
# Download MNIST
data_train = MNIST('~/mnist_data', train=True, download=True)
import matplotlib.pyplot as plt
random_image = data_train[0][0]
random_image_label = data_train[0][1]
# Print the Image using Matplotlib
plt.imshow(random_image)
print("The label of the image is:", random_image_label)
DataLoader加载MNIST
下面我们使用DataLoader该类加载数据集，如下所示。
代码语言：javascript复制import torch
from torchvision import transforms
data_train = torch.utils.data.DataLoader(
MNIST(
'~/mnist_data', train=True, download=True,
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor()
])),
batch_size=64,
shuffle=True
)
for batch_idx, samples in enumerate(data_train):
print(batch_idx, samples)
CUDA加载
我们可以启用 GPU 来更快地训练我们的模型。现在让我们使用CUDA加载数据时可以使用的（GPU 支持 PyTorch）的配置。
代码语言：javascript复制device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
kwargs = {'num_workers': 1, 'pin_memory': True} if device=='cuda' else {}
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
torchvision.datasets.MNIST('/files/', train=True, download=True),
batch_size=batch_size_train, **kwargs)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
torchvision.datasets.MNIST('files/', train=False, download=True),
batch_size=batch_size, **kwargs)
ImageFolder
ImageFolder是一个通用数据加载器类torchvision，可帮助加载自己的图像数据集。处理一个分类问题并构建一个神经网络来识别给定的图像是apple还是orange。要在 PyTorch 中执行此操作，第一步是在默认文件夹结构中排列图像，如下所示：
代码语言：javascript复制root
├── orange
│ ├── orange_image1.png
│ └── orange_image1.png
├── apple
│ └── apple_image1.png
│ └── apple_image2.png
│ └── apple_image3.png
可以使用ImageLoader该类加载所有这些图像。
代码语言：javascript复制torchvision.datasets.ImageFolder(root, transform)
transforms
PyTorch 转换定义了简单的图像转换技术，可将整个数据集转换为独特的格式。
如果是一个包含不同分辨率的不同汽车图片的数据集，在训练时，我们训练数据集中的所有图像都应该具有相同的分辨率大小。如果我们手动将所有图像转换为所需的输入大小，则很耗时，因此我们可以使用transforms；使用几行 PyTorch 代码，我们数据集中的所有图像都可以转换为所需的输入大小和分辨率。
现在让我们加载 CIFAR10torchvision.datasets并应用以下转换：
- 将所有图像调整为 32×32
- 对图像应用中心裁剪变换
- 将裁剪后的图像转换为张量
- 标准化图像
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
transform = transforms.Compose([
# resize 32×32
transforms.Resize(32),
# center-crop裁剪变换
transforms.CenterCrop(32),
# to-tensor
transforms.ToTensor(),
# normalize 标准化
transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
shuffle=False)
在 PyTorch 中创建自定义数据集
下面将创建一个由数字和文本组成的简单自定义数据集。需要封装Dataset 类中的__getitem__()和__len__()方法。
- _
_getitem__()方法通过索引返回数据集中的选定样本。 __len__()方法返回数据集的总大小。
下面是曾经封装FruitImagesDataset数据集的代码，基本是比较好的 PyTorch 中创建自定义数据集的模板。
代码语言：javascript复制import os
import numpy as np
import cv2
import torch
import matplotlib.patches as patches
import albumentations as A
from albumentations.pytorch.transforms import ToTensorV2
from matplotlib import pyplot as plt
from torch.utils.data import Dataset
from xml.etree import ElementTree as et
from torchvision import transforms as torchtrans
class FruitImagesDataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, files_dir, width, height, transforms=None):
self.transforms = transforms
self.files_dir = files_dir
self.height = height
self.width = width
self.imgs = [image for image in sorted(os.listdir(files_dir))
if image[-4:] == '.jpg']
self.classes = ['_','apple', 'banana', 'orange']
def __getitem__(self, idx):
img_name = self.imgs[idx]
image_path = os.path.join(self.files_dir, img_name)
# reading the images and converting them to correct size and color
img = cv2.imread(image_path)
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB).astype(np.float32)
img_res = cv2.resize(img_rgb, (self.width, self.height), cv2.INTER_AREA)
# diving by 255
img_res /= 255.0
# annotation file
annot_filename = img_name[:-4] '.xml'
annot_file_path = os.path.join(self.files_dir, annot_filename)
boxes = []
labels = []
tree = et.parse(annot_file_path)
root = tree.getroot()
# cv2 image gives size as height x width
wt = img.shape[1]
ht = img.shape[0]
# box coordinates for xml files are extracted and corrected for image size given
for member in root.findall('object'):
labels.append(self.classes.index(member.find('name').text))
# bounding box
xmin = int(member.find('bndbox').find('xmin').text)
xmax = int(member.find('bndbox').find('xmax').text)
ymin = int(member.find('bndbox').find('ymin').text)
ymax = int(member.find('bndbox').find('ymax').text)
xmin_corr = (xmin / wt) * self.width
xmax_corr = (xmax / wt) * self.width
ymin_corr = (ymin / ht) * self.height
ymax_corr = (ymax / ht) * self.height
boxes.append([xmin_corr, ymin_corr, xmax_corr, ymax_corr])
# convert boxes into a torch.Tensor
boxes = torch.as_tensor(boxes, dtype=torch.float32)
# getting the areas of the boxes
area = (boxes[:, 3] - boxes[:, 1]) * (boxes[:, 2] - boxes[:, 0])
# suppose all instances are not crowd
iscrowd = torch.zeros((boxes.shape[0],), dtype=torch.int64)
labels = torch.as_tensor(labels, dtype=torch.int64)
target = {}
target["boxes"] = boxes
target["labels"] = labels
target["area"] = area
target["iscrowd"] = iscrowd
# image_id
image_id = torch.tensor([idx])
target["image_id"] = image_id
if self.transforms:
sample = self.transforms(image=img_res,
bboxes=target['boxes'],
labels=labels)
img_res = sample['image']
target['boxes'] = torch.Tensor(sample['bboxes'])
return img_res, target
def __len__(self):
return len(self.imgs)
def get_transform(train):
if train:
return A.Compose([
A.HorizontalFlip(0.5),
ToTensorV2(p=1.0)
], bbox_params={'format': 'pascal_voc', 'label_fields': ['labels']})
else:
return A.Compose([
ToTensorV2(p=1.0)
], bbox_params={'format': 'pascal_voc', 'label_fields': ['labels']})
files_dir = '../input/fruit-images-for-object-detection/train_zip/train'
test_dir = '../input/fruit-images-for-object-detection/test_zip/test'
dataset = FruitImagesDataset(train_dir, 480, 480)
