文章目录

数据集
- Fashion-MNIST 数据集
数据预处理
- 包的导入
- 在Pytorch中进行 ETL
- - 利用torchvison包获取和处理数据集（E+T）
- 访问数据集
- - 访问和查看 train_set 中的单个数据
  - 利用 DataLoader 成批访问数据

数据集

Fashion-MNIST 数据集

MNIST
MNIST，Modified National Institute of Standards and Technology database，前面加了“modified ”是因为这个数据集已经是在原始的 NIST 数据集上修改过的版本。

简单来说 MNIST 就是一个包含了 0-9 十个数字（十个类别）的手写图片数据集，都是灰度图片，每张图片 28x28 像素，每个类别 7000 张图片，一共 70000 张。并且划分了 60000 张图片作为训练集，10000 张图片作为测试集。

MNIST 在图像分类领域非常流行，主要有两个原因：一是这个数据集特别简单，适合新手上手；二是学术圈为了比较各自的算法优劣，会在相同的数据集上训练算法，就是 MNIST。

MNIST 也有它的问题就是太简单了（图像分类领域的“hello world”），所以有一帮人就开发了 Fashion-MNIST 想要来取代 MNIST。
Fashion-MNIST
Fashion-MNIST 是一个德国的时装公司 Zalando 下面的研究院 Zalando Research 开发的，它用10类服装的图片取代了十类手写数字图片。十个类别分别是：

Fashion-MNIST 的设计理念就是作为 MNIST 的直接取代（direct dropin replacement），就是说以前使用 MNIST 的模型，除了数据集的链接（URL），其他什么都不用改。但替换之后的图像分类有了更高的难度。所以 Fashion-MNIST 和 MNIST 一样，都是灰度图片，28x28 像素，每类 7000 张，一共 70000 张，其中训练集 60000 张，测试集 10000 张。数据集链接
Fashion-MNIST 是直接从 Zalando 网站上的商品图片提取出来制作的，包括以下7步：① 转换为PNG；② 裁剪；③ 长边缩放为28像素；④ 锐化；⑤ 补足空白；⑥ 取负片；⑦ 取灰度。

数据预处理

通过 PyTorch 的 torchvision 包获取 Fashion-MNIST 数据集。

一般而言，对一个数据集的预处理流程为 ETL，即包含 extract、transform、load 三个步骤。

1.Extract - Get the Fashion-MNIST image data from the data source.Transform - 2.Transform image data into a desirable PyTorch tensor format.
3.Load - Put data into a suitable structure to make it easily accessible.

完成 ETL 流程之后，就可以开始构建和训练深度学习模型。

包的导入

需要把所有需要的PyTorch包导入：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F

import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

对各个包的描述如下：

torch - The top-level PyTorch package and tensor library.
torch.nn - A subpackage that contains modules and extensible classes for building neural networks.
torch.optim - A subpackage that contains standard optimization operations like SGD and Adam.
torch.nn.functional - A functional interface that contains typical operations used for building neural networks like loss functions and convolutions.
torchvision - A package that provides access to popular datasets, model architectures, and image transformations for computer vision.
torchvision.transforms - An interface that contains common transforms for image processing.

在Pytorch中进行 ETL

对于 ETL 流程，PyTorch 提供了两个类（class）：
在这里插入图片描述
使用 PyTorch 创建自定义的数据集，我们通过创建子类并继承 Dataset 中的函数，来实现 Dataset 的扩展，然后就可以传递给 DataLoader 对象。

len() 和 getitm() 是其中两个必要的函数，前者的功能是计算数据集的长度，后者的功能是在数据集中按指定的索引编号将数据取出。

利用torchvison包获取和处理数据集（E+T）

利用 torchvision 获取并创建 Fashion-MNIST 数据集的一份实例（instance），这个过程中同时完成的数据集的获取（E）和转化（T），代码如下：

train_set = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root='./data'
    ,train=True
    ,download=True
    ,transform=transforms.Compose([
        transforms.ToTensor()
    ])
)

在这里插入图片描述
参数解释如下：

因为希望将图片数据集转换为张量，所以在 transform 中使用了 transforms.ToTensor()；将此数据集命名为train_set，是因为我们希望将其作为训练数据；另外数据集仅会被下载一次，程序下载之前会检查本地有没有。

之后将获取的 train_set 打包给 DataLoader，使得数据集可以通过 DataLoader 方便的访问和加载（L）：

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set)

至此已经完成了数据集的 Extract（利用url从网页下载）和 Transform（上面的transforms.ToTensor()），并且已经打包给了 DataLoader，可以通过 DataLoader 来实现 Load，比如设置 batch_size 和 shuffle：

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set
    ,batch_size=1000
    ,shuffle=True
)

访问数据集

首先可以查看数据集中有多少个图片，使用 Python 的 len() 函数：

 >len(train_set)
 60000

查看所有图片的标签，只需要访问 train_set.targets 属性:

> train_set.targets
tensor([9, 0, 0, ..., 3, 0, 5])

如果希望查看数据集中每一个类别有多少个标签（即多少个图片，适用于图片全部有标记的情况），可以用 PyTorch 的 bincount() 函数：

>train_set.targets.bincount()
tensor([6000, 6000, 6000, 6000, 6000, 6000, 6000, 6000, 6000, 6000])

Fashion-MNIST 数据集中每一类都有 6000 个图片和标签对，这种每一类的样本数量相等的数据集称作 balanced dataset，反之类别之间样本数量不一致的数据集称为 unbalanced dataset。

访问和查看 train_set 中的单个数据

一次只查看单张图片，首先将 train_set 这个对象传递给 Python 内建的 iter() 函数，它会返回一个可以在其上迭代的代表数据流（stream of data）的对象，使我们可以沿数据流访问数据。

接下来再使用 Python 的内建函数 next() 来获取数据流中的下一个数据元素，如此就可以获取数据集中的一个单独数据（因此下面命名变量都是单数形式）：

> sample = next(iter(train_set))

> len(sample)
2

> type(sample)
tuple

获取的一个单独数据长度为 2，这是因为数据集是由图片-标签对的形式组成的，每一个 data element 中都包含两个东西，一个是存储图片数据的张量，另一个是其对应的标签。

sample 的数据类型是 tuple，tuple 是Python中的一种 sequence types，是一个可以迭代的顺序不可变的数据序列。
可以用 sequence unpacking 来将其中的图像和标签分别提取出来：

> image, label = sample

和下面这种写法是等效的：

> image = sample[0]
> label = sample[1]

查看数据类型和shape：

> type(image)
torch.Tensor

> type(label)
int

> image.shape
torch.Size([1, 28, 28]) 

> torch.tensor(label).shape
torch.Size([])

Fashion-MNIST 数据集是单通道的灰度图，所一张图片的 tensor shape 就是 1x28x28。把没有用的颜色通道 squeeze 掉：

> image.squeeze().shape
torch.Size([28, 28])

显示出图片和标签:

> plt.imshow(image.squeeze(), cmap="gray")
> torch.tensor(label)
tensor(9)

在这里插入图片描述
标签是“9”，代表靴子，与图片是相符的。

利用 DataLoader 成批访问数据

> batch = next(iter(train_loader))

> len(batch)
2

> type(batch)
list

list 也是一种 Python sequence types，与 tuple 的不同在于 list 是可变序列。

一次访问 10 张图片，则需要给 DataLoader 指定 batch_size：

> display_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_set, batch_size=10
)

关于 DataLoader 中的“shuffle=True”：如果“shuffle=True”，则每次调用 next() 返回的 batch 都会不同，训练集中的第一组样本将在第一次调用 next() 时返回，这个功能默认是 False。

可以像上面一样对 display_loader 使用 iter() 和 next() 来每次查看 10 张图片：

> batch = next(iter(display_loader))
> print('len:', len(batch))
len: 2

进行 sequence unpacking：

> images, labels = batch

> print('types:', type(images), type(labels))
> print('shapes:', images.shape, labels.shape)
types: <class 'torch.Tensor'> <class 'torch.Tensor'>
shapes: torch.Size([10, 1, 28, 28]) torch.Size([10])

此时返回的图像张量是 [10, 1, 28, 28] 的四阶张量，标签是一个长度为 10 的一阶张量。可以单独查看其中每一个图片和标签：

> images[0].shape
torch.Size([1, 28, 28])

> labels[0]
tensor(9)

一次绘制一批图像，可以使用 torchvision.utils.make_grid() 函数创建一个可以按网格绘制图片的 grid：

> grid = torchvision.utils.make_grid(images, nrow=10)    # nrow指定每行多少列图片

> plt.figure(figsize=(15,15))        # 缩放图像显示大小？
> plt.imshow(grid.permute(1,2,0))    # 这一步让grid符合imshow的要求，不清楚细节

> print('labels:', labels)
labels: tensor([9, 0, 0, 3, 0, 2, 7, 2, 5, 5])\

在这里插入图片描述