鲜花数据集实验结果总结

从read_split_data中得到：训练数据集，验证数据集，训练标签，验证标签。的所有的具体详细路径

数据集位置：https://download.csdn.net/download/guoguozgw/87437634

import os
#一种轻量级的数据交换格式，
import json
#文件读/写操作
import pickle
import random
import matplotlib.pyplot as plt
def read_split_data(root:str,val_rate:float = 0.2):
    random.seed(0)#保证随机结果可重复出现
    assert os.path.exists(root),'dataset root:{} does not exist.'.format(root)

    #遍历文件夹，一个文件夹对应一个类别
    flower_class = [cla for cla in os.listdir(root) if os.path.isdir(os.path.join(root,cla))]
    #排序，保证顺序一致
    flower_class.sort()
    #生成类别名称以及对应的数字索引,将数据转换为字典的类型。将标签分好类之后，其类别是key，对应的唯一值是value
    class_indices = dict((k,v) for v,k in enumerate(flower_class))
    #将数据编写成json文件
    json_str = json.dumps(class_indices,indent=4)
    with open('json_str','w') as json_file:
        json_file.write(json_str)

    train_images_path = [] #存储训练集的所有图片路径
    train_images_label = [] #存储训练集所有图片的标签
    val_images_path = [] #存储验证机所有图片的路径
    val_images_label = [] #存储验证机所有图片的标签
    every_class_num = [] #存储每个类别的样本总数

    supported = [".jpg", ".JPG", ".png", ".PNG"]  # 支持的文件后缀类型
    #遍历每一个文件夹下的文件
    for cla in flower_class:
        cla_path = os.path.join(root,cla)
        #遍历获取supported支持的所有文件路径,得到所有图片的路径地址。针对的是某一个类别。
        images = [os.path.join(root,cla,i) for i in os.listdir(cla_path) if os.path.splitext(i)[-1] in supported]
        #获取该类别对应的索引,此时对应就是数字了。对应的只是一个数字
        image_class = class_indices[cla]
        #记录该类别的样本数量
        every_class_num.append(len(images))
        #按比例随机采样验证样本，按照0.2的比例来作为测试集。
        val_path = random.sample(images,k=int(len(images)*val_rate))

        for img_path in images:
            #如果该路径在采样的验证集样本中则存入验证集。否则的话存入到训练集当中。其中label和image是相互对应的。
            if img_path in val_path:
                val_images_path.append(img_path)
                val_images_label.append(image_class)
            else:
                train_images_path.append(img_path)
                train_images_label.append(image_class)

    print('该数据集一共有{}多张图片。'.format(sum(every_class_num)))
    print('一共有{}张图片是训练集'.format(len(train_images_path)))
    print('一共有{}张图片是验证集'.format(len(val_images_path)))
    #输出每一个类别对应的图片个数
    for i in every_class_num:
        print(i)

    plot_image = False
    if plot_image:
        #绘制每一种类别个数柱状图
        plt.bar(range(len(flower_class)),every_class_num,align='center')
        #将横坐标0，1，2，3，4替换成相应类别的名称
        plt.xticks(range(len(flower_class)),flower_class)
        #在柱状图上添加数值标签
        for i,v in enumerate(every_class_num):
            plt.text(x=i,y=v+5,s=str(v),ha='center')
        #设置x坐标
        plt.xlabel('image class')
        plt.ylabel('number of images')
        #
        plt.title('flower class distribution')
        plt.show()

    return train_images_path,train_images_label,val_images_path,val_images_label
if __name__ == '__main__':
    root = '../11Flowers_Predict/flower_photos'
    read_split_data(root)

最后得到的数据信息分别如此，代码中的路径需要进行更换（替换为自己的路径）。
请添加图片描述

从写Dataset类

from PIL import Image
import torch
from torch.utils.data import Dataset

class MyDataSet(Dataset):
    '''
    自定义数据集
    '''
    def __init__(self,images_path:list,images_classes:list,transform = None):
        super(MyDataSet, self).__init__()
        self.images_path = images_path
        self.images_classes = images_classes
        self.transform = transform
    def __len__(self):
        return len(self.images_path)

    def __getitem__(self, item):
        img = Image.open(self.images_path[item])
        #RGB为彩色图片，L为灰度图片
        if img.mode != 'RGB':
            #直接在这里终止程序的运行
            raise ValueError('image ：{} is not RGB mode.'.format(self.images_path[item]))
        label = self.images_classes[item]

        if self.transform is not None:
            img = self.transform(img)

        return img , label

对数据集的预处理部分

import os
import torch
from torchvision import transforms
from utils import read_split_data
from my_dataset import MyDataSet
#数据集所在的位置
root = '../11Flowers_Predict/flower_photos'
def main():
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    print('using {} device.'.format(device))
    #接下来这一行是对数据的读取
    train_images_path,train_images_label,val_images_path,val_images_label = read_split_data(root)

    #设置transform,compose立main必须是列表
    data_transform = {
        "train": transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224),
                                     transforms.RandomHorizontalFlip(),
                                     transforms.ToTensor(),
                                     transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]),
        "val": transforms.Compose([transforms.Resize(256),
                                   transforms.CenterCrop(224),
                                   transforms.ToTensor(),
                                   transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])}
    train_data_set = MyDataSet(images_path=train_images_path,
                               images_classes=train_images_label,
                               transform=data_transform['train'])
    val_data_set = MyDataSet(images_path=val_images_path,
                             images_classes=val_images_label,
                             transform=data_transform['val'])
    batch_size = 32
    #number of workers
    #nw = min([os.cpu_count() , batch_size if batch_size>1 else 0,8])
    #print('Using {} dataloader workers'.format(nw))
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data_set,
                                               batch_size=batch_size,
                                               shuffle=True,
                                               num_workers = 0
                                               )
    val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data_set,
                                             batch_size=batch_size,
                                             shuffle=True,
                                             num_workers = 0)

    for step,data in enumerate(train_loader):
        images,labels = data
        #print(images.shape)
        #print(labels)
        #print(labels.shape)
    return train_loader,val_loader
if __name__ == '__main__':
    main()

开始对数据集进行训练

import torch
from torch import nn
import torchvision
from torchvision import transforms,models
from tqdm import tqdm
from main import *
import time
HP = {
    'epochs':25,
    'batch_size':32,
    'learning_rate':1e-3,
    'momentum':0.9,
    'test_size':0.05,
    'seed':1
}

#创建一个残差网络34层结果，使用预训练参数
model = models.resnet34(pretrained=True)
model.fc = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Dropout(0.1),
    torch.nn.Linear(model.fc.in_features,5)
)
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
if device == 'cuda':
    torch.backends.cudnn.benchmark = True
print(f'using {device} device')
#将模型添加到gpu当中
model = model.to(device)

#分类问题使用交叉熵函数损失
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
#优化器使用SGD随机梯度下降法
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=HP['learning_rate'],momentum=HP['momentum'])

train_loader,val_loader = main()

def train(model,criterion,optimizer,train_loader,val_loader):
    #设置总的训练损失和验证损失，以及训练准确度和验证准确度。
    total_train_loss = 0
    total_val_loss = 0
    total_train_accracy = 0
    total_val_accracy = 0

    model.train()#设置为训练模式
    loop = tqdm(enumerate(train_loader),total=len(train_loader))
    loop.set_description(f'training')
    for step,data in loop:
        images,labels = data
        #将数据添加到GPU当中
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)
        output = model(images)
        #单个损失
        loss = criterion(output,labels)
        #计算准确率
        accracy = (output.argmax(1)==labels).sum()
        #将所有的损失进行相加
        total_train_loss += loss.item()
        #将所有正确的全部相加起来
        total_train_accracy += accracy
        #开始进行层数更新
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    model.eval()
    loop_val = tqdm(enumerate(val_loader),total=len(val_loader))
    loop_val.set_description(f'valuing')
    for step,data in loop_val:
        images,labels = data
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)

        output = model(images)
        loss = criterion(output,labels)
        accracy_val = (output.argmax(1)==labels).sum()
        total_val_loss += loss.item()
        total_val_accracy += accracy_val

    train_acc = total_train_accracy/(2939)
    val_acc = total_val_accracy/(731)
    train_loss = total_train_loss/(2939)
    val_loss = total_val_loss/(731)

    print(f'训练集损失率: {train_loss:.4f} 训练集准确率: {train_acc:.4f}')
    print(f'验证集损失率: {val_loss:.4f} 验证集准确率: {val_acc:.4f}')

if __name__ == '__main__':
    time_start = time.time()
    for i in  range(HP['epochs']):
        print(f"Epoch {i+1}/{HP['epochs']}")
        train(model, criterion, optimizer, train_loader, val_loader)

    time_end = time.time()
    print(time_end-time_start)

json_str

{
    "daisy": 0,
    "dandelion": 1,
    "roses": 2,
    "sunflowers": 3,
    "tulips": 4
}

训练结束之后，可以得出来训练出来的结果。

总结部分：

一：针对全部是目录，且目录里面是已经分好类的数据集，且数据没有分成训练集和测试集
1：函数参数设置为：路径，划分的概率
2：设置一定的随机结果
3：判断该路径是否存在，使用assert
4：根据传过来的root，来判断当前路径下所有的文件夹，如果是文件夹将其写入到列表当中
5：同时这个列表也是所有的类别，将该列表进行排序
6：使用enumerate来使其成为字典，其中key对应的是分类，value对应的是数值
7：（可以选择）使用json可以将其写入到文件当中
8：创建训练集图片路径，训练集标签路径，验证集图片路径，验证集标签路径，每个类别的数目，都是列表形式
9：开始对文件进行遍历，然后将其存放到上面的集合当中
10：以根据类别以及root使用join将其连接起来。根据类别来进行循环，然后进行拼接
11：接这这个类别循环的时候，使用随机数来将其划分验证数据集和训练数据集

二：如果数据已经分好训练集和测试集的情况下，如果存在csv的文件情况下，可以使用pandas来进行数据处理
（shuffle函数是sklearn utils里面的类），
（对csv文件读取，主要使用到的是pandas库）
1：对读取到的csv文件可以首先使用head查看前几个数据
2：使用sklearn里面的shuffle方法来进行打乱顺序
3：使用pandas里面的factorize对标签进行数据化显示（把复杂计算分解为基本运算），其返回值为元祖
4：使用unique返回的是列表，将标签封装成列表
5：再将其相互对应封装为字典：key是类别，value是数字
6：使用sklearn中的train_test_split方法来对数据集进行划分，传入参数为（DataFrame,比例）
7：使用value_count来对标签进行计数

对DataSet的重写：
1：主要是实现其中的三个方法，init，getitem，len
2：init主要是接受参数，路径，类别，以及transforms，在这里一定要吧image处理到对应的每一张图片的身上
3：返回的是image格式的图片，以及一个标签数字

部分测试代码

#
import os


def main(root:int,images_class: list,transform = None):
    print('root:',root)
    print('int:', int)
    print('images_class:', images_class)
    print('list:', list)

def read_split_data(root:str,val_rate:float = 0.2):
    print('root:', root)
    print('str:', str)
    print('val_rate:', val_rate)
    print('float:', float)


root = '../11Flowers_Predict/flower_photos'
#遍历文件夹
'''
os.listdir是展示当前所在层的所有文件
os.isdir判断当前这个文件是否属于文件夹
os.path.join()将两个字符串进行连接中间用/
os.path.splittext()返回的是一个元祖
'''
flowers_classes = [cla for cla in os.listdir(root) if os.path.isdir(os.path.join(root,cla))]
print(flowers_classes)
flowers_classes_copy = flowers_classes.copy()
flowers_classes.sort()
print(os.path.isdir('../11Flowers_Predict/flower_photos'))
print(os.path.join(root,'roses'))
print(flowers_classes)
class_ind = dict((k, v) for v, k in enumerate(flowers_classes))
for v,k in enumerate(flowers_classes):
    print('此时标号{},对应的类别是{}.'.format(v,k))
for v,k in class_ind.items():
    print(v,k)
import json
json_str = json.dumps(class_ind,indent=2)
print(json_str)
with open('json_str','w') as json_file:
    json_file.write(json_str)

AA = os.path.splitext('123.jpg')
print(type(os.path.splitext('123.jpg')))
supported = [".jpg", ".JPG", ".png", ".PNG"]  # 支持的文件后缀类型
print(AA[-1] in supported)
list = [1,2,3,4]
#main(root,list)
for cla in flowers_classes:
    image_class = class_ind[cla]

print(image_class)
import matplotlib.pyplot as plt
every_class_num = [633,898,641,699,799]
plt.bar(flowers_classes,every_class_num,align='center')
#   这个东西就是用来替换的
#plt.xticks(range(len(flowers_classes)),[10,11,12,13,14])
for i,v in enumerate(every_class_num):
    plt.text(x=i,y=v,s=str(v))
plt.show()