动手学深度学习——图像分类数据集（代码详解）

1. 图像分类数据集

这里采用Fashion-MNIST数据集

• torchvision：torch类型的可视化包，一般计算机视觉和数据可视化需要使用
• from torchvision import transforms：该组件经常用于图片的修改（一般数据集中的图片都是PIL格式，使用的时候需要转化为tenser，而在加入函数时常需要转化为nadarry（numpy中的ndarray为多维数组））
• d2l.use_svg_display()：使用什么模式展示图片

%matplotlib inline
import torch
import torchvision #pytorch用于计算机视觉的一个库
from torch.utils import data
from torchvision import transforms #导入对数据操作的模具
from d2l import torch as d2l

d2l.use_svg_display() #使用svg展示图片
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1.1 读取数据集

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

• torchvision.datasets：一般用于图像数据集的下载和获取
  eg：
• torchvision.datasets.FashionMNIST( root=, train=True, transform=, download=True)：
  • train：是否为训练集
  • transform：使用什么格式转换（可以从transforms组件中选择）
  • dowload：是否下载对应数据集
  • .FashionMNIST可以更换为其他数据源

# 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0～1之间
trans = transforms.ToTensor() #对图片进行预处理，转换为tensor格式

# 下载训练集和测试集，并保存
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(
	root="../data", train=True, transform=trans,download=True)
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(
	root="../data", train=False, transform=trans,download=True)
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Fashion-MNIST由10个类别的图像组成， 每个类别由训练数据集（train dataset）中的6000张图像 和测试数据集（test dataset）中的1000张图像组成。 因此，训练集和测试集分别包含60000和10000张图像。 测试数据集不会用于训练，只用于评估模型性能。

# 输出训练集和测试集的大小
len(mnist_train), len(mnist_test)
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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（彩色图像通道数为3）。

# 索引到第一张图片
mnist_train[0][0].shape # 输入图像的通道数、高度和宽度
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Fashion-MNIST中包含的10个类别，分别为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。

# 获取数据集的标签
def get_fashion_mnist_labels(labels): #@save
	"""返回Fashion-MNIST数据集的文本标签"""
	text_labels = ['t-shirt', 'trouser', 'pullover', 'dress', 'coat',
                   'sandal', 'shirt', 'sneaker', 'bag', 'ankle boot']
    return [text_lables[int(i)] for i in labels]
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创建一个函数来可视化这些样本。

• plt.subplots()是一个返回包含图形和轴对象的元组的函数。因此，在使用时fig, ax = plt.subplots(),将此元组解压缩到变量fig和ax。
• enumerate()函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中，生成可以遍历的每个元素有对应序号(0, 1, 2, 3…)的enumerate对象。
• zip()函数用于将多个可迭代对象作为参数，依次将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象，里面的每个元素大概为i,(ax,img)的形式。
• imshow()可以接收二维，三维甚至多维数组。二维默认为一通道即灰度图像，三维需要在第三个维度指定图像通道数（必须是第三维）

def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5): #@save
	"""绘制图像列表"""
	figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)
	
	# 第1个参数是个图，一般不用；第2个axer类似于图片的索引矩阵（行，列）
	_, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize) # axes：轴
	axes = axes.flatten()

	# 遍历生成形如i, (ax, img)形式的enumerate对象
	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) #x轴隐藏
		ax.axes.get_yaxis().set_visible(False) #y轴隐藏
		if titles:
			ax.set_title(title[i]) #显示标题
	return axes
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以下是训练数据集中前几个样本的图像及其相应的标签。

• next() 返回迭代器的下一个项目。
• next() 函数要和生成迭代器的iter() 函数一起使用。
• 我们可以通过iter()函数获取这些可迭代对象的迭代器。然后，我们可以对获取到的迭代器不断使⽤next()函数来获取下⼀条数据。
  注：当我们已经迭代完最后⼀个数据之后，再次调⽤next()函数会抛出 StopIteration的异常 ，来告诉我们所有数据都已迭代完成，不⽤再执⾏ next()函数了。

# 使用next()函数获取批量大小为18的训练集的图像和标签
X, y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18)))

#显示18张图片，宽度为28，长度为28，总共为2行9列
# 绘制两行图片，每一行有9张图片，并获取标签
show_images(X.reshape(18, 28, 28), 2, 9, titles=get_fashion_mnist_labels(y)); 
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1.2 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。 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。 通过内置数据迭代器，我们可以随机打乱了所有样本，从而无偏见地读取小批量。

batch_size = 256

def get_dataloader_workers(): #@save
	"""使用4个进程来读取数据"""
	return 4

# 训练集需要设置shuffle=True打乱顺序	
train_iter = data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True,
							 num_workers=get_dataloader_workers())
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我们看一下读取训练数据所需的时间。

timer = d2l.Timer() #调用Timer函数，测试速度
for X, y in train_iter:
	continue
f'{timer.stop():.2f} sec' #输出读取数据所用的秒数，精度为2位小数
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1.3 整合所有组件

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

• torchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包，一般用Compose把多个步骤整合到一起。
• insert函数是一种用于列表的内置函数。这个函数的作用是在一个列表中的指定位置，插入一个元素。

def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):  #@save
	"""下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中"""
	# 转换为tensor
	trans = [transforms.ToTensor()]

	
	if resize:
		trans.insert(0, transforms.Resize(resize))
	# compose整合步骤
	trans = transforms.Compose(trans)

	# 下载训练集和测试集，将小批量样本返回到train_iter中，用于之后的训练
	mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(
		root="../data", train=True, transform=trans, download=True)
	mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(
		root="../data", train=False, transform=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()))
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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
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1.4 小结

• Fashion-MNIST是一个服装分类数据集，由10个类别的图像组成。我们将在后续章节中使用此数据集来评估各种分类算法。
• 我们将高度h像素，宽度w像素图像的形状记为h×w或(h,w)。
• 数据迭代器是获得更高性能的关键组件。依靠实现良好的数据迭代器，利用高性能计算来避免减慢训练过程。