Pytorch 猫狗分类

用Pytorch框架，实现分类问题，好像是学习了一些基础知识后的一个小项目阶段，通过这个分类问题，可以知道整个pytorch的工作流程是什么，会了一个分类，那就可以解决其他的分类问题，当然了，其实最重要的还是，了解她的核心是怎么工作的。

那首先，我们的第一个项目，就做猫狗的分类。

声明：整个数据和代码来自于b站，链接：使用pytorch框架手把手教你利用VGG16网络编写猫狗分类程序_哔哩哔哩_bilibili

我做了复现，并且记录了自己在做这个项目分类时候，一些所思所得。

目前，我需要掌握pytorch针对于分类问题，解决整个分类问题的工作流程是怎么样的，其他的进阶，需要自己去不断的练习和体会。因为，分类问题也是，计算机视觉想要解决的一个重要问题，而且，对于yolo系列，直接解决了分类问题，所以，现在理解好基础的，以后就能更好的理解大佬们的框架，才知道怎么去优化网络。

前面说到，通过softmax函数，把分类问题，转换成了概率问题，把给你一个图片，神经网络回答我是什么的问题，转变成了，给你一个图片，神经网络输出，是什么类别的概率是什么的问题。而神经网络的整个训练过程，也是w在不断被训练的一个动态过程，最后，我们会训练出一个较好的w,输入图片，神经网络就能告诉我们是什么类别了。

那现在，就从数据开始吧。

数据清洗

拿到数据，首先要分析数据集是什么样子的，包括，数据集包含了什么图片，每张图片的命名时怎么样的？

现在，我们有很多猫和狗的照片，存放在train文件夹下面，猫照片，狗照片，分别存在cat和长这样：

再点开dog文件夹：

首先，要根据这两类照片，去生成一个标签文件，具体步骤是这样：

先遍历这两个数据集，遍历的意思是，相当于你打开照片的文件夹，把照片，一张一张的拿出来，然后把每个照片归好类，比如，第二个dog文件夹里面，你拿出第一张，标记是狗，记录下来类别和这张狗照片的路径位置，记录在一个txt文档里面，这就是，到时候训练的时候，提供给trian的一个label文件，这个label文件，告诉网络，我现在给你一张照片，记住，他是一只狗，你来训练吧。就按照这个逻辑，把很多张狗的照片，猫的照片，都喂给网络，让他训练，说到训练，训练的其实是w，就是权重，把权重w训练好了，我们希望到时候，给他随便一个猫或者狗的照片，网络能告诉我，这是一只狗还是一只猫。

那现在，就开始，准备标签文件。

刚说到，想象一下，我们从某个文件夹拿出来一张一张的照片，那就用getcwd函数，获取当前的工作目录。

1、导入包

Import os

from os import getcwd

【拓展：获取当前工作目录】  

import os

current_directory = os.getcwd()

print("当前工作目录是:", current_directory)

2、指定照片的类别

classes=['cat','dog']#所有类别，放进列表，这个好处是可以修改，往里面添加或者删除就好了

3、定义数据集划分的方式

sets = ['train']  #这里是表示只有训练集

表示当前的这个脚本，是我们用来处理训练集的，模型通过学习训练集中的特征和标签，去构建预测模型；这样的写法，是便于添加的列表形式，如果项目还需要val和test集，那就直接在sets里面添加这些划分，比如：sets = ['train','val','test']

4、写标签文件（重点来了）

4.1先做一个空的txt文本文件，用来存放等下制作的标签文件。

• 取出这个训练集，对于sets里面的每一个数据集（这里是只有train）：for se in sets
• 打开或创建标签文件list_file：

list_file = open('cls_'+se+'.txt')，创建或清空一个名为cls_train.txt的文件（如果se是'train'）用于写入图像信息。'w' 是文件打开模式，表示写入，接下来的操作中，会通过，list_file.write()方法往这个文件里写入数据

4.2 空文件做好了，接下来放标签信息，内容是【某张图片类别+这个图片的储存位置】

4.2.1获取图片数据集储存位置

• 获取数据集路径,用os.join拼接起来:

         wd = getcwd() #当前工作路径

         datasets_path = os.path.join(wd,se)  # 拼接，路径+train，意思数据集在trian文件夹这里面

最后指向的是train文件夹：

• 列出数据集根目录下的子目录（类别）

   types_name = os.listdir(datasets_path)# 返回是['cat','dog']

        【拓展】os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。这里会返回，cat和dog这两个。

4.2.2 遍历最开始定义的数据集类别clsaaes取出索引作为图片数据集的类别

• 遍历类别：对于每个type_name，检查它是否属于classes列表,classes是我们最开始定义的类别列表，包括，cat和dog如果不在,就跳过这个类别，否则，就继续，意思是，如果类别是猫或狗，就继续执行下面的代码，如果类别不是猫或者狗，就跳过不管了：

for type_name in types_name:

    if type_name not in classes:

        continue

• 记录类别ID：如果type_name在classes列表中，获取其索引（即类别ID):

    cls_id=classes.index(type_name)#输出0-1

【拓展】.index() 函数用于从列表中找出指定元素的第一个出现位置，并返回其索引。如果元素不存在于列表中，该方法会抛出一个 ValueError 异常。

classes.index(type_name)的意思是，从classes这个猫狗类别的列表中，根据，type_name在classes的索引位置，返回索引位置。

classes['cat','dog']，type_name会返回，0，1

4.2.3 遍历不同类别图片文件夹下的每一张图片，检查格式是不是满足jpg等

• 构建图片目录路径：photos_path=os.path.join(datasets_path,type_name)，这里直接定位到存猫和狗的照片位置，就是工作路径下的train下的cat和dog文件夹
• 列出类别目录下的图片文件：photos_name = os.listdir(photos_path）

【拓展】：os.listdir(path) 函数接收一个路径参数 path，这个路径可以是目录的绝对路径或相对路径。它的作用是返回指定目录下的所有文件和目录名（不包括子目录中的文件）组成的列表。列表中的每个元素都是一个字符串，代表了目录下的一个项（文件或子目录）的名称。

在这里，photos_path是两个照片的文件夹，这里是把所有照片的名字都取出来了，返回的形式是一个列表。

• 对每张照片的名字，进行检查，遍历图片文件：对于每个图片文件，检查其扩展名是否为.jpg, .png, 或 .jpeg。就算不是，也继续

for photo_name in photos_name:

    _,postfix = os.path.splitext(photo_name) # os.path.splitext是用来分割文件名字和拓展名字的

        if postfix not in ['.jpg','.png','.jpeg']:

              continue

【拓展】os.path.splitext（path）是一个内置函数，它接受一个文件路径或文件名作为参数，并返回一个包含两个元素的元组：第一个元素是文件的基本名（不包括扩展名），第二个元素是文件的扩展名（包括前面的点）;比如 返回('image', '.jpg')，如果 photo_name 是 'image.jpg'。

使用解包赋值（_, postfix = ...）时，下划线 _ 是一个常用的占位符，表示我们不关心元组的第一个元素（基本文件名），只想保留第二个元素（扩展名）。因此，postfix 变量将存储文件的扩展名，如 .jpg、.png 或 .jpeg.

注意！！！这个逻辑有个混淆的地方：

if postfix not in ['.jpg','.png','.jpeg']:

              continue

这段条件语句的目的是排除那些非.jpg, .png, .jpeg格式的文件。具体解释如下：

• 当postfix（即文件扩展名）不是.jpg, .png, 或 .jpeg之一时，postfix not in ['.jpg','.png','.jpeg']这个条件为True。
• 当这个条件为真时，执行continue语句，这意味着当前循环的剩余部分将被跳过，直接开始检查下一个文件。条件为真，意思是，我检查到的这一张照片的拓展名，不在这三个里面，所以，，针对于这一张，照片，我选择，continue，也就是说，我不管了，我继续执行下一张照片。如果下一张照片的拓展名，是属于这三个格式，那我就，进行进一步的图片操作。
• 因此，只有当文件扩展名确实是.jpg, .png, 或 .jpeg时，代码才会继续执行后续对这些图像文件的操作，比如将其路径写入到输出文件中。

所以，正确的理解是，这段代码是用来确保仅处理.jpg, .png, .jpeg这三种图片格式的文件，而忽略所有其他格式的文件。

4.2.4 把要的图片的类别和每张图片的路径写进label文本文件里

• 那么，对于是刚刚说的符合三个格式的照片，我们收集起来，写入到最开始，打开的那个list_file的文件里面去:

list_file.write(str(cls_id)+';'+'%s/%s'%(wd, os.path.join(photos_path,photo_name)))

list_file.write('\n')

1. 构造字符串：str(cls_id)+';'+'%s/%s'%(wd, os.path.join(photos_path,photo_name)) 这部分代码构造了一条记录，内容包括：

   • cls_id：这是图像所属类别的ID，转换为字符串形式。假设cls_id为0或1（对应于'cat'或'dog'）。
   • ';'：分隔符，用于在类别ID与文件路径之间提供清晰的分隔。
   • '%s/%s'%(wd, os.path.join(photos_path,photo_name))：这部分构造了图像的完整路径。%s是字符串格式化占位符，第一个%s会被wd（当前工作目录）替换，第二个%s会被os.path.join(photos_path,photo_name)的结果替换。os.path.join(photos_path,photo_name)确保了路径拼接的跨平台兼容性，生成从当前工作目录到目标图片的完整相对路径。

2. 写入文件：list_file.write(...) 将上述构造的字符串写入到list_file所指向的文件中。这样，每张图片的信息（类别ID和相对路径）就会以文本形式存储在文件里，每条记录之间通过分号分隔，每条记录末尾通过list_file.write('\n')添加换行符，以便于之后读取时能清晰地区分每一条记录。

• 最后，list_file.close()

注意：原来的博主，用的是gbk编码，这样生成的label文件在我这是乱码，其实一般用utf-8会好，所以，需要写一个程序，把编码格式改成utf-8:

# 转换脚本

# 转换脚本
def convert_gbk_to_utf8(input_file, output_file):
    with open(input_file, 'r', encoding='gbk') as f:
        content = f.read()
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(content)

# 调用函数进行转换
input_file = 'cls_train.txt'  # 这里填写你的GBK编码文件名
output_file = 'cls_train_1.txt'  # 输出的UTF-8编码文件名
convert_gbk_to_utf8(input_file, output_file)

总结

到这里，就针对于我们的猫狗数据集，完成了，数据的清洗以及标签文件的制作。所以，对于其他的数据集，步骤也是大差不差的。

现在来，总结一下：

1、拿到数据做什么？

• 数据清洗+标签文件制作（两个步骤相辅相成）

首先，拿到数据集，我们要做两件事，数据清洗和制作标签文件，在这个项目里面，照片都是很干净的数据，不存在格式乱七八糟或者其他的情况，所以，清洗就是简单的判断是不是jpg等格式，还是很简单的。

另外就是，标签文件夹的制作。这里学到的一点是，我们可以先分析图片的存放形式，然后，通过索引的方式，遍历，train文件夹下的不同类别的子目录，完成自动生成好几个类别的作用。

2、分类标签文件存什么？

• 标签文件信息：类别+图片路径

映射文件：当图片和标签不是通过文件结构直接关联时，会使用一个映射文件来记录这种对应关系。这个映射文件（如CSV）通常包含至少两列，一列是图片的路径或文件名，另一列是对应的类别标签。例如：

1image_path,label
2data/cats/cat_001.jpg,0
3data/dogs/dog_002.png,1

在这个映射文件中，第一列是图片的完整路径或相对于某个根目录的路径，第二列是类别标签，0代表猫，1代表狗。

在使用深度学习框架（如PyTorch）进行训练时，可以通过自定义的数据加载器（DataLoader）读取这种映射文件，根据映射关系动态地加载图像和对应的标签，从而实现图片与其类别信息的正确配对。

3、拓展到其他的数据处理过程

• 图片名字是各有不同的，有的很复杂，各种标点符号什么的，会涉及更复杂的处理。所以要学会观察图片名字，然后做出分割。
• 分类问题的标签还是很简单的，就是把图片文件路径读取，然后拆开，根据循环，一张一张图片的取出来解析，是什么类型，然后配上每张图片的路径。

完整代码

import os
from os import getcwd

classes=['cat','dog']
sets=['train']

if __name__=='__main__':
    wd=getcwd()
    for se in sets:
        list_file=open('cls_'+ se +'.txt','w')

        datasets_path=se
        types_name=os.listdir(datasets_path)#os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表
        for type_name in types_name:
            if type_name not in classes:
                continue
            cls_id=classes.index(type_name)#输出0-1
            photos_path=os.path.join(datasets_path,type_name)
            photos_name=os.listdir(photos_path)
            for photo_name in photos_name:
                _,postfix=os.path.splitext(photo_name)#该函数用于分离文件名与拓展名
                if postfix not in['.jpg','.png','.jpeg']:
                    continue
                list_file.write(str(cls_id)+';'+'%s/%s'%(wd, os.path.join(photos_path,photo_name)))
                list_file.write('\n')
        list_file.close()

【为什么每个图片能精准匹配到他的类别？】实际上是因为用了两个循环，第一个大循环（for type_name in types_name），让你进入到cat文件夹，然后，第二个小循环(for photo_name in types_name)，遍历，cat文件夹下面的每一张图片， 直到cat里面每一张图片都遍历完，在跳入dog文件夹的大循环，然后，遍历，dog文件夹下面的每一个狗的图片。

所以，数据集组织结构要清晰，每个类别下的图片需放在对应类别名称的文件夹中。