文章目錄

• • 致謝
• 2 數據集的加載
• • 2.1 框架數據集的加載
  • 2.2 自定義數據集
  • 2.3 準備數據以進行數據加載器訓練

致謝

Pytorch自帶數據集介紹_godblesstao的博客-CSDN博客_pytorch自帶數據集

2 數據集的加載

與sklearn中的datasets自帶數據集類似，pytorch框架也為我們提供了數據集以便一系列的模型測試。其數據集作為一個類繼承自父類torch.utils.data.Dataset。

2.1 框架數據集的加載

讓我們看看torch為我們提供了什么數據集。數據集種類如下所示：

• 手寫字符識別：EMNIST、MNIST、QMNIST、USPS、SVHN、KMNIST、Omniglot

• 實物分類：Fashion MNIST、CIFAR、LSUN、SLT-10、ImageNet

• 人臉識別：CelebA

• 場景分類：LSUN、Places365

• 用于object detection：SVHN、VOCDetection、COCODetection

• 用于semantic/instance segmentation：

• 語義分割：Cityscapes、VOCSegmentation

• 語義邊界：SBD

• 用于image captioning：Flickr、COCOCaption

• 用于video classification：HMDB51、Kinetics

• 用于3D reconstruction：PhotoTour

• 用于shadow detectors：SBU

以FashionMNIST數據集為例，我們看一下如何加載數據集。

torch.datasets.FashionMNIST(root = “data”,train = True,download = True,transform = ToTensor())

• root是存儲訓練/測試數據的路徑
• train指定訓練或測試數據集，當布爾值為True則為訓練集，當布爾值為False則為測試集
• download=True從互聯網下載數據（如果無法在本地獲得）
• transform指定特征轉換方式，target_transform指定標簽轉換方式

import torch from torch.utils.data import Dataset from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensordef load_data():"""加載數據集"""# 1 訓練數據集的加載train_data = datasets.FashionMNIST(root="data",train=True,download=True,transform=ToTensor())# 2 測試數據集的加載test_data = datasets.FashionMNIST(root="data",train=False,download=True,transform=ToTensor())return train_data, test_datatrain_data, test_data = load_data() print(train_data)

數據集加載完實際上是以類的形式存在的，其不同于sklearn中返回的Bunch。

如果我們想要看看數據集中有啥要怎么做呢？首先，這個數據集是圖像分類數據集，說明里面含有的都是圖像，為此，我們可以使用subplots存放這些圖片。對于這些數據集，我們可以像列表一樣手動索引。如train_data[index]。

import torch from torch.utils.data import Dataset from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import matplotlib.pyplot as pltdef load_data():"""加載數據集"""# 1 訓練數據集的加載train_data = datasets.FashionMNIST(root="data",train=True,download=True,transform=ToTensor())# 2 測試數據集的加載test_data = datasets.FashionMNIST(root="data",train=False,download=True,transform=ToTensor())return train_data, test_datadef show_data(train_data):"""數據集可視化"""label_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# 從訓練集中隨機抽出九張圖（九個樣本）for i in range(1, cols * rows + 1):# 設置索引，索引取值為0到訓練集的長度sample_idx = torch.randint(len(train_data), size=(1,)).item()# 取出對應樣本的圖片和標簽img, label = train_data[sample_idx]# 依次畫于事先指定的九宮格圖上figure.add_subplot(rows, cols, i)# 設置對應圖片的標題plt.title(label_map[label])# 關掉坐標軸plt.axis("off")# 展示圖片plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")# 釋放畫布plt.show()train_data, test_data = load_data() show_data(train_data)

out：

上面用到了一個API，即torch.randint()

torch.randint(low=0， high， size， generator=None， out=None， dtype=None， layout=torch.strided， device=None， requires_grad=False） → Tensor

• 用于取隨機整數，返回值為張量
• low：int類型，表明要從分布中提取的最低整數
• high：int類型，表明要從分布中提取的最高整數1
• size：元組類型，表明輸出張量的形狀
• dtype：返回值張量的數據類型
• device：返回張量所需的設備
• requires_grad：布爾類型，表明是否要對返回的張量自動求導。

如：

torch.randint(3, 5, (3,)) tensor([4, 3, 4])

意味生成一個一維的3元素向量，其中向量中的元素取值從3-5取。

2.2 自定義數據集

如果你不想使用框架自帶的數據集，那么你可以自己定義一個數據集類。自定義Dataset類必須實現三個函數：__ init __ 、 __ len __ 、__ getitem __。其中圖像部分存儲于一個文件夾中，標簽單獨存儲在CSV文件中。

在接下來的代碼中，讓我們看看如何創建一個自定義數據集。

import os import pandas as pd from torchvision.io import read_imageclass 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_dirself.transform = transformself.target_transform = target_transformdef __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

對于__ init __ 函數來說，包含加載圖像、注釋文件和兩個轉換的目錄，在這里我們不做過多講解，后面會詳細介紹。

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

對于__ len __ 函數，其功能是返回數據集中的樣本數。

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

對于 __ getitem __，其功能是給定索引便能返回對應樣本。

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

在自定義這一部分不用過多的去了解，用著用著就會了，就算不會代碼也是通用，需要用的時候看一下復制一下，別搞得自己這么焦慮。

2.3 準備數據以進行數據加載器訓練

在pytorch中，數據加載的核心實際上是torch.utils.data.DataLoader類，它支持對torch數據集的python可迭代，換而言之，DataLoader相當于你拿一個水盆，而dataset相當于泉水。DataLoader可以對小批量數據集進行處理，處理內容包括：

• 地圖樣式和可迭代樣式的數據集
• 自定義數據集加載順序
• 多進程加載數據
• 自動內存固定

其中地圖樣式數據集是指自定義數據集，而可迭代樣式數據集指的是自帶數據集。其他詳情對于初學者來說很不友好，這里不做過多解釋，你可以理解為這就是個科普知識。

我們來看一下這個API吧。

torch.utils.data.DataLoader(數據集， batch_size=1， shuffle=False)

• 用于加載樣本并且進行批處理
• 數據集：要加載的數據集
• batch_size：整數類型，表明每批要加載的樣本數，默認為1
• shuffle：布爾類型，表明是否要洗牌

我們利用上面的API來加載我們上面的Fashion_MNIST吧。

def load_batch_data():"""數據集批處理加載器"""train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)return train_dataloader, test_dataloader

既然已經將樣本導入加載器，那么我們如何從加載器中讀取數據呢？我們可以根據需要循環訪問數據集。

import torch from torch.utils.data import Dataset from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import DataLoaderdef load_data():"""加載數據集"""# 1 訓練數據集的加載train_data = datasets.FashionMNIST(root="data",train=True,download=True,transform=ToTensor())# 2 測試數據集的加載test_data = datasets.FashionMNIST(root="data",train=False,download=True,transform=ToTensor())return train_data, test_datadef show_data(train_data):"""數據集可視化"""label_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# 從訓練集中隨機抽出九張圖（九個樣本）for i in range(1, cols * rows + 1):# 設置索引，索引取值為0到訓練集的長度sample_idx = torch.randint(len(train_data), size=(1,)).item()# 取出對應樣本的圖片和標簽img, label = train_data[sample_idx]# 依次畫于事先指定的九宮格圖上figure.add_subplot(rows, cols, i)# 設置對應圖片的標題plt.title(label_map[label])# 關掉坐標軸plt.axis("off")# 展示圖片plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")# 釋放畫布plt.show()def load_batch_data():"""數據集批處理加載器"""train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)return train_dataloader, test_dataloaderdef show_batch_data():"""循環訪問數據加載器"""train_dataloader, test_dataloader = load_batch_data()train_feature, train_labels = next(iter(train_dataloader))print(f"特征大小：{train_feature.size()}")print(f"標簽大小：{train_labels.size()}")img = train_feature[0].squeeze()label = train_labels[0]plt.imshow(img, cmap="gray")plt.show()print(f"label:{label}")train_data, test_data = load_data() # show_data(train_data) show_batch_data() 創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习修炼（二）——数据集的加载的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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