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PyTorch系列 (二): pytorch数据读取自制数据集并

發(fā)布時間：2025/3/11 编程问答 15 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 PyTorch系列 (二): pytorch数据读取自制数据集并小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

PyTorch系列 (二): pytorch數(shù)據(jù)讀取

PyTorch 1: How to use data in pytorch

Posted by WangW on February 1, 2019

參考：

PyTorch documentation

PyTorch 碼源

本文首先介紹了有關(guān)預處理包的源碼，接著介紹了在數(shù)據(jù)處理中的具體應用；

1 PyTorch數(shù)據(jù)預處理以及源碼分析 (torch.utils.data)

torch.utils.data腳本碼源

1.1 Dataset

Dataset

1	class torch.utils.data.Dataset

表示Dataset的抽象類。所有其他數(shù)據(jù)集都應該進行子類化。?所有子類應該override__len__和__getitem__，前者提供了數(shù)據(jù)集的大小，后者支持整數(shù)索引，范圍從0到len(self)。

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class Dataset(object):# 強制所有的子類override getitem和len兩個函數(shù)，否則就拋出錯誤；# 輸入數(shù)據(jù)索引，輸出為索引指向的數(shù)據(jù)以及標簽；def __getitem__(self, index):raise NotImplementedError# 輸出數(shù)據(jù)的長度def __len__(self):raise NotImplementedErrordef __add__(self, other):return ConcatDataset([self, other])

TensorDataset

1	class torch.utils.data.TensorDataset(*tensors)

Dataset的子類。包裝tensors數(shù)據(jù)集；輸入輸出都是元組；通過沿著第一個維度索引一個張量來回復每個樣本。個人感覺比較適用于數(shù)字類型的數(shù)據(jù)集，比如線性回歸等。

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class TensorDataset(Dataset):def __init__(self, *tensor):assert all(tensors[0].size(0) == tensor.size(0) for tensor in tensors)self.tensors = tensorsdef __getitem__(self, index):return tuple(tensor[index] for tensor in tensorsdef __len__(self):return self.tensors[0].size(0)

ConcatDateset

1	class torch.utils.data.ConcatDateset(datasets)

連接多個數(shù)據(jù)集。目的：組合不同的數(shù)據(jù)集，可能是大規(guī)模數(shù)據(jù)集，因為連續(xù)操作是隨意連接的。 datasets的參數(shù)：要連接的數(shù)據(jù)集列表 datasets的樣式：iterable

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class ConcatDataset(Dataset):@staticmethoddef cumsum(sequence):# sequence是一個列表，e.g. [[1,2,3], [a,b], [4,h]]# return 一個數(shù)據(jù)大小列表，[3, 5, 7], 明顯看的出來包含數(shù)據(jù)多少，第一個代表第一個數(shù)據(jù)的大小，第二個代表第一個+第二數(shù)據(jù)的大小，最后代表所有的數(shù)據(jù)大學；...def __getitem__(self, idx):# 主要是這個函數(shù)，通過bisect的類實現(xiàn)了任意索引數(shù)據(jù)的輸出；dataset_idx = bisect.bisect_right(self.cumulative_size, idx)if dataset_idx == 0:sample_idx == idxelse:sample_idx = idx - self.cumulative_sizes[dataset_idx -1]return self.datasets[dataset_idx][sample_idx]...

Subset

1	class torch.utils.data.Subset(dataset, indices)

選取特殊索引下的數(shù)據(jù)子集； dataset：數(shù)據(jù)集； indices：想要選取的數(shù)據(jù)的索引；

random_split

1	class torch.utils.data.random_split(dataset, lengths):

隨機不重復分割數(shù)據(jù)集； dataset：要被分割的數(shù)據(jù)集 lengths：長度列表，e.g. [7, 3]，?保證7+3=len(dataset)

1.2 DataLoader

DataLoader

1	class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None)

數(shù)據(jù)加載器。組合數(shù)據(jù)集和采樣器，并在數(shù)據(jù)集上提供單進程或多進程迭代器。參數(shù)：

dataset (Dataset) - 從中加載數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。
batch_size (int, optional) - 批訓練的數(shù)據(jù)個數(shù)。
shuffle (bool, optional) - 是否打亂數(shù)據(jù)集（一般打亂較好）。
sampler (Sampler, optional) - 定義從數(shù)據(jù)集中提取樣本的策略。如果指定，則忽略shuffle參數(shù)。
batch_sampler (Sample, optional) - 和sampler類似，返回批中的索引。
num_workers (int, optional) - 用于數(shù)據(jù)加載的子進程數(shù)。
collate_fn (callable, optional) - 合并樣本列表以形成小批量。
pin_memory (bool, optional) - 如果為True，數(shù)據(jù)加載器在返回去將張量復制到CUDA固定內(nèi)存中。
drop_last (bool, optional) - 如果數(shù)據(jù)集大小不能被batch_size整除，設置為True可以刪除最后一個不完整的批處理。
timeout (numeric, optional) - 正數(shù)，收集數(shù)據(jù)的超時值。
worker_init_fn (callabel, optional) - If not?None, this will be called on each worker subprocess with the worker id (an int in?[0, num_workers - 1]) as input, after seeding and before data loading. (default:?None)

特別重要：DataLoader中是不斷調(diào)用DataLoaderIter

DataLoaderIter

1	class _DataLoaderIter(loader)

從DataLoader’s數(shù)據(jù)中迭代一次。其上面DataLoader功能都在這里；?插個眼，有空在分析這個

1.3 sampler

Sampler

1	class torch.utils.data.sampler.Sampler(data_source)

所有采樣器的基礎類；每個采樣器子類必須提供一個__iter__方法，提供一種迭代數(shù)據(jù)集元素的索引的方法，以及返回迭代器長度__len__方法。

class Sampler(object):def __init__(self, data_source):passdef __iter__(self):raise NotImplementedErrordef __len__(self):raise NotImplementedError

SequentialSampler

1	class torch.utils.data.SequentialSampler(data_source)

樣本元素順序排列，始終以相同的順序。?參數(shù)：-data_source (Dataset) - 采樣的數(shù)據(jù)

RandomSampler

1	class torch.utils.data.RandomSampler(data_source, replacement=False, num_samples=None)

樣本隨機排列，如果沒有Replacement，將會從打亂的數(shù)據(jù)采樣，否則，。。?參數(shù)：

data_source (Dataset) - 采樣數(shù)據(jù)
num_samples (int) - 采樣數(shù)據(jù)大小，默認是全部。
replacement (bool) - 是否放回

SubsetRandomSampler

1	class torch.utils.data.SubsetRandomSampler(indices)

從給出的索引中隨機采樣，without replacement。?參數(shù)：

indices (sequence) - 索引序列。

BatchSampler

1	class torch.utils.data.BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last)

將采樣封裝到批處理索引。?參數(shù)：

sampler (sampler) - 基本采樣
batch_size (int) - 批大小
drop_last (bool) - 是否刪掉最后的批次

weightedRandomSampler

1	class torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True)

樣本元素來自[0,…,len(weights)-1]，給定概率（權(quán)重）。?參數(shù)：

weights (list) - 權(quán)重列表。不需要加起來為1
num_samplers (int) - 要采樣數(shù)目
replacement (bool) -

1.4 Distributed

DistributedSampler

1	class torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=None, rank=None)

????沒讀呢

1.5 其它鏈接

PyTorch源碼解讀之torch.utils.data.DataLoader

2 torchvision

計算機視覺用到的庫，文檔以及碼源如下：

torchvision documentation

torchvision?其庫主要包含一下內(nèi)容：

torchvision.datasets
- MNIST
- Fashion-MNIST
- EMNIST
- COCO
- LSUN
- ImageFolder
- DatasetFolder
- Imagenet-12
- CIFAR
- STL10
- SVHN
- Photo Tour
- SBU
- Flickr
- VOC
torchvision.models
- Alexnet
- VGG
- ResNet
- SqueezeNet
- DenseNet
- Inception v3
torchvision.transforms
- Transforms on PIL Image
- Transfroms on torch.* Tensor
- Conversion Transforms
- Generic Transforms
- Functional Transforms
torchvision.utils

3 應用

3.1 init

具有一下圖像數(shù)據(jù)如下表示：

train
- normal
  - 1.png
  - 2.png
  - …
  - 8000.png
- tumor
  - 1.png
  - 2.png
  - …
  - 8000.png
validation
- normal
  - 1.png
- tumor
  - 1.png

希望能夠訓練模型，使得能夠識別tumor, normal兩類，將tumor–>1, normal–>0。

3.2 數(shù)據(jù)讀取

在PyTorch中數(shù)據(jù)的讀取借口需要經(jīng)過，Dataset和DatasetLoader (DatasetloaderIter)。下面就此分別介紹。

Dataset

首先導入必要的包。

import osimport numpy as np from torch.utils.data import Dataset from PIL import Imagenp.random.seed(0)

其次定義MyDataset類，為了代碼整潔精簡，將不必要的操作全刪，e.g. 圖像剪切等。

class MyDataset(Dataset):def __init__(self, root, size=229, ):"""Initialize the data producer"""self._root = rootself._size = sizeself._num_image = len(os.listdir(root))self._img_name = os.listdir(root)def __len__(self):return self._num_imagedef __getitem__(self, index):img = Image.open(os.path.join(self._root, self._img_name[index]))# PIF image: H × W × C# torch image: C × H × Wimg = np.array(img, dtype-np.float32).transpose((2, 0, 1))return img

DataLoader

將MyDataset封裝到loader器中。

from torch.utils.data import DataLoader# 實例化MyData dataset_tumor_train = MyDataset(root=/img/train/tumor/) dataset_normal_train = MyDataset(root=/img/train/normal/) dataset_tumor_validation = MyDataset(root=/img/validation/tumor/) dataset_normal_validation = MyDataset(root=/img/validation/normal/)# 封裝到loader dataloader_tumor_train = DataLoader(dataset_tumor_train, batch_size=10) dataloader_normal_train = DataLoader(dataset_normal_train, batch_size=10) dataloader_tumor_validation = DataLoader(dataset_tumor_validation, batch_size=10) dataloader_normal_validation = DataLoader(dataset_normal_validation, batch_size=10)

3.3 train_epoch

簡單將數(shù)據(jù)流接口與訓練連接起來

def train_epoch(model, loss_fn, optimizer, dataloader_tumor, dataloader_normal):model.train()# 由于tumor圖像和normal圖像一樣多，所以將tumor，normal連接起來，steps=len(tumor_loader)=len(normal_loader)steps = len(dataloader_tumor)batch_size = dataloader_tumor.batch_sizedataiter_tumor = iter(dataloader_tumor)dataiter_normal = iter(dataloader_normal)for step in range(steps):data_tumor = next(dataiter_tumor)target_tumor = [1, 1,..,1] # 和data_tumor長度相同的tensordata_tumor = Variable(data_tumor.cuda(async=True))target_tumor = Variable(target_tumor.cuda(async=True))data_normal = next(dataiter_normal)target_normal = [0, 0,..,0] # data_normal = Variable(data_normal.cuda(async=True))target_normal = Variable(target_normal.cuda(async=True))idx_rand = Variable(torch.randperm(batch_size*2).cuda(async=True))data = torch.cat([data_tumor, data_normal])[idx_rand]target = torch.cat([target_tumor, target_normal])[idx_rand]output = model(data)loss = loss_fn(output, target)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch系列 (二): pytorch数据读取自制数据集并的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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