深度学习基础-pytorch1
训练开始的第一步，首先就是数据读取。PyTorch 为我们提供了一种十分方便的数据读取机制，即使用 Dataset 类与 DataLoader 类的组合，来得到数据迭代器。在训练或预测时，数据迭代器能够输出每一批次所需的数据，并且对数据进行相应的预处理与数据增强操作。
Dataset 类
PyTorch 中的 Dataset 类是一个抽象类，它可以用来表示数据集。
我们通过继承 Dataset 类来自定义数据集的格式、大小和其它属性，后面就可以供 DataLoader 类直接使用。其实这就表示，无论使用自定义的数据集，还是官方为我们封装好的数据集，其本质都是继承了 Dataset 类。
而在继承 Dataset 类时，至少需要重写以下几个方法：__init__()：构造函数，可自定义数据读取方法以及进行数据预处理；__len__()：返回数据集大小；__getitem__()：索引数据集中的某一个数据。光看原理不容易理解，下面我们来编写一个简单的例子，看下如何使用 Dataset 类定义一个 Tensor 类型的数据集。
结合代码可以看到，我们定义了一个名字为 MyDataset 的数据集，在构造函数中，传入 Tensor 类型的数据与标签；在 __len__ 函数中，直接返回 Tensor 的大小；在__getitem__函数中返回索引的数据与标签。
import torch
from torch.utils.data import Dataset
class MyDataset(Dataset):
# 构造函数
def __init__(self, data_tensor, target_tensor):
self.data_tensor = data_tensor
self.target_tensor = target_tensor
# 返回数据集大小
def __len__(self):
return self.data_tensor.size(0)
# 返回索引的数据与标签
def __getitem__(self, index):
return self.data_tensor[index], self.target_tensor[index]
下面，我们来看一下如何调用刚才定义的数据集。
首先随机生成一个 10*3 维的数据 Tensor，然后生成 10 维的标签 Tensor，与数据 Tensor 相对应。利用这两个 Tensor，生成一个 MyDataset 的对象。查看数据集的大小可以直接用 len() 函数，索引调用数据可以直接使用下标。
# 生成数据
data_tensor = torch.randn(10, 3)
target_tensor = torch.randint(2, (10,)) # 标签是0或1
# 将数据封装成Dataset
my_dataset = MyDataset(data_tensor, target_tensor)
# 查看数据集大小
print('Dataset size:', len(my_dataset))
'''
输出：
Dataset size: 10
'''
# 使用索引调用数据
print('tensor_data[0]: ', my_dataset[0])
'''
输出:
tensor_data[0]: (tensor([ 0.4931, -0.0697, 0.4171]), tensor(0))
'''
DataLoader 类
在实际项目中，如果数据量很大，考虑到内存有限、I/O 速度等问题，在训练过程中不可能一次性的将所有数据全部加载到内存中，也不能只用一个进程去加载，所以就需要多进程、迭代加载，而 DataLoader 就是基于这些需要被设计出来的。
DataLoader 是一个迭代器，最基本的使用方法就是传入一个 Dataset 对象，它会根据参数 batch_size 的值生成一个 batch 的数据，节省内存的同时，它还可以实现多进程、数据打乱等处理
DataLoader 类的调用方式如下：
from torch.utils.data import DataLoader
tensor_dataloader = DataLoader(dataset=my_dataset, # 传入的数据集, 必须参数
batch_size=2, # 输出的batch大小
shuffle=True, # 数据是否打乱
num_workers=0) # 进程数, 0表示只有主进程
# 以循环形式输出
for data, target in tensor_dataloader:
print(data, target)
'''
输出:
tensor([[-0.1781, -1.1019, -0.1507],
[-0.6170, 0.2366, 0.1006]]) tensor([0, 0])
tensor([[ 0.9451, -0.4923, -1.8178],
[-0.4046, -0.5436, -1.7911]]) tensor([0, 0])
tensor([[-0.4561, -1.2480, -0.3051],
[-0.9738, 0.9465, 0.4812]]) tensor([1, 0])
tensor([[ 0.0260, 1.5276, 0.1687],
[ 1.3692, -0.0170, -1.6831]]) tensor([1, 0])
tensor([[ 0.0515, -0.8892, -0.1699],
[ 0.4931, -0.0697, 0.4171]]) tensor([1, 0])
'''
# 输出一个batch
print('One batch tensor data: ', iter(tensor_dataloader).next())
'''
输出:
One batch tensor data: [tensor([[ 0.9451, -0.4923, -1.8178],
[-0.4046, -0.5436, -1.7911]]), tensor([0, 0])]
'''
结合代码，我们梳理一下 DataLoader 中的几个参数，它们分别表示：
- dataset：Dataset 类型，输入的数据集，必须参数；
- batch_size：int 类型，每个 batch 有多少个样本；
- shuffle：bool 类型，在每个 epoch 开始的时候，是否对数据进行重新打乱；
- num_workers：int 类型，加载数据的进程数，0 意味着所有的数据都会被加载进主进程，默认为 0。
Torchvision
PyTroch 官方为我们提供了一些常用的图片数据集，如果你需要读取这些数据集，那么无需自己实现，只需要利用 Torchvision 就可以搞定。
Torchvision 是一个和 PyTorch 配合使用的 Python 包。它不只提供了一些常用数据集，还提供了几个已经搭建好的经典网络模型，以及集成了一些图像数据处理方面的工具，主要供数据预处理阶段使用。简单地说，Torchvision 库就是常用数据集 + 常见网络模型 + 常用图像处理方法。
利用 Torchvision 读取数据
Torchvision 库中的torchvision.datasets包中提供了丰富的图像数据集的接口。常用的图像数据集，例如 MNIST、COCO 等，这个模块都为我们做了相应的封装。
MNIST 数据集是一个著名的手写数字数据集，因为上手简单，在深度学习领域，手写数字识别是一个很经典的学习入门样例。
数据读取
对于torchvision.datasets所支持的所有数据集，它都内置了相应的数据集接口。例如刚才介绍的 MNIST 数据集，torchvision.datasets就有一个 MNIST 的接口，接口内封装了从下载、解压缩、读取数据、解析数据等全部过程。这些接口的工作方式差不多，都是先从网络上把数据集下载到指定目录，然后再用加载器把数据集加载到内存中，最后将加载后的数据集作为对象返回给用户。
以 MNIST 为例，我们可以用如下方式调用：
# 以MNIST为例
import torchvision
mnist_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data',
train=True,
transform=None,
target_transform=None,
download=True)
torchvision.datasets.MNIST是一个类，对它进行实例化，即可返回一个 MNIST 数据集对象。
构造函数包括包含 5 个参数：
- root：是一个字符串，用于指定你想要保存 MNIST 数据集的位置。如果 download 是 Flase，则会从目标位置读取数据集；
- download：是布尔类型，表示是否下载数据集。如果为 True，则会自动从网上下载这个数据集，存储到 root 指定的位置。如果指定位置已经存在数据集文件，则不会重复下载；
- train：是布尔类型，表示是否加载训练集数据。如果为 True，则只加载训练数据。如果为 False，则只加载测试数据集。这里需要注意，并不是所有的数据集都做了训练集和测试集的划分，这个参数并不一定是有效参数，具体需要参考官方接口说明文档；
- transform：用于对图像进行预处理操作，例如数据增强、归一化、旋转或缩放等。这些操作我们会在下节课展开讲解；
- target_transform：用于对图像标签进行预处理操作。
而对于那些没有官方接口的图像数据集，我们也可以使用以torchvision.datasets.ImageFolder接口来自行定义，在图像分类的实战篇中，就是使用 ImageFolder 进行数据读取的，你可以到那个时候再看一看。
数据预览
完成了数据读取工作，我们得到的是对应的 mnist_dataset，刚才已经讲过了，这是一个封装了的数据集。如果想要查看 mnist_dataset 中的具体内容，我们需要把它转化为列表。
（如果 IOPub data rate 超限，可以只加载测试集数据，令 train=False）
mnist_dataset_list = list(mnist_dataset)
print(mnist_dataset_list)
转换后的数据集对象变成了一个元组列表，每个元组有两个元素，第一个元素是图像数据，第二个元素是图像的标签。
Transform
图像处理工具之 torchvision.transforms
Torchvision 库中的torchvision.transforms包中提供了常用的图像操作，包括对 Tensor 及 PIL Image 对象的操作，例如随机切割、旋转、数据类型转换等等。按照torchvision.transforms 的功能，大致分为以下几类：数据类型转换、对 PIL.Image 和 Tensor 进行变化和变换的组合。下面我们依次来学习这些类别中的操作。
数据类型转换
在上一节课中，我们学习了读取数据集中的图片，读取到的数据是 PIL.Image 的对象。而在模型训练阶段，需要传入 Tensor 类型的数据，神经网络才能进行运算。
那么如何将 PIL.Image 或 Numpy.ndarray 格式的数据转化为 Tensor 格式呢？这需要transforms.ToTensor() 类。
而反之，将 Tensor 或 Numpy.ndarray 格式的数据转化为PIL.Image格式，则使用transforms.ToPILImage(mode=None) 类。它则是 ToTensor 的一个逆操作，它能把 Tensor 或 Numpy 的数组转换成 PIL.Image 对象。其中，参数 mode 代表PIL.Image的模式，如果 mode 为 None（默认值），则根据输入数据的维度进行推断：
torchvision.transforms 提供了丰富的图像变换方法，例如：改变尺寸、剪裁、翻转等。并且这些图像变换操作可以接收多种数据格式，不仅可以直接对 PIL 格式的图像进行变换，也可以对 Tensor 进行变换，无需我们再去做额外的数据类型转换。下面我们依次来看一看。
Resize
将输入的 PIL Image 或 Tensor 尺寸调整为给定的尺寸，具体定义为
torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2)
我们依次看下相关的参数：
size：期望输出的尺寸。如果 size 是一个像 (h, w) 这样的元组，则图像输出尺寸将与之匹配。如果 size 是一个 int 类型的整数，图像较小的边将被匹配到该整数，另一条边按比例缩放。
interpolation：插值算法，int 类型，默认为 2，表示 PIL.Image.BILINEAR。
有关 Size 中是 tuple 还是 int 这一点请你一定要注意。
在 resize 之后呢，一般会接一个 crop 操作，crop 到指定的大小。对于高与宽接近的图片来说，这么做问题不大，但是高与宽的差距较大时，就会 crop 掉很多有用的信息。关于这一点，我们在后续的图像分类部分还会遇到，到时我在详细展开。
from PIL import Image
from torchvision import transforms
# 定义一个Resize操作
resize_img_oper = transforms.Resize((200,200), interpolation=2)
# 原图
orig_img = Image.open('jk.jpg')
display(orig_img)
# 注意调用的方法
# Resize操作后的图
img = resize_img_oper(orig_img)
display(img)
剪裁
torchvision.transforms提供了多种剪裁方法，例如中心剪裁、随机剪裁、四角和中心剪裁等。我们依次来看下它们的定义。先说中心剪裁，顾名思义，在中心裁剪指定的 PIL Image 或 Tensor，其定义如下：
其中，size 表示期望输出的剪裁尺寸。如果 size 是一个像 (h, w) 这样的元组，则剪裁后的图像尺寸将与之匹配。如果 size 是 int 类型的整数，剪裁出来的图像是 (size, size) 的正方形。
torchvision.transforms.CenterCrop(size)
然后是随机剪裁，就是在一个随机位置剪裁指定的 PIL Image 或 Tensor，定义如下：
torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=None)
其中，size 代表期望输出的剪裁尺寸，用法同上。而 padding 表示图像的每个边框上的可选填充。默认值是 None，即没有填充。通常来说，不会用 padding 这个参数，至少对于我来说至今没用过。
最后要说的是 FiveCrop，我们将给定的 PIL Image 或 Tensor ，分别从四角和中心进行剪裁，共剪裁成五块，定义如下：
# size 可以是 int 或 tuple，用法同上。
torchvision.transforms.FiveCrop(size)
例子：
from PIL import Image
from torchvision import transforms
# 定义剪裁操作
center_crop_oper = transforms.CenterCrop((60,70))
random_crop_oper = transforms.RandomCrop((80,80))
five_crop_oper = transforms.FiveCrop((60,70))
# 原图
orig_img = Image.open('jk.jpg')
display(orig_img)
# 中心剪裁
img1 = center_crop_oper(orig_img)
display(img1)#
随机剪裁
img2 = random_crop_oper(orig_img)
display(img2)
# 四角和中心剪裁
imgs = five_crop_oper(orig_img)
for img in imgs: display(img)
翻转
接下来，我们来看一看翻转操作。torchvision.transforms提供了两种翻转操作，
分别是：以某一概率随机水平翻转图像和以某一概率随机垂直翻转图像。我们分别来看它们的定义。
- 以概率 p 随机水平翻转图像，
定义如下：
torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)
- 以概率 p 随机垂直翻转图像，
定义如下：
torchvision.transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)
其中，p 表示随机翻转的概率值，默认为 0.5。这里的随机翻转，是为数据增强提供方便。如果想要必须执行翻转操作的话，将 p 设置为 1 即可。
from PIL import Image
from torchvision import transforms
# 定义翻转操作
h_flip_oper = transforms.RandomHorizontalFlip(p=1)
v_flip_oper = transforms.RandomVerticalFlip(p=1)
# 原图
orig_img = Image.open('jk.jpg')
display(orig_img)
# 水平翻转
img1 = h_flip_oper(orig_img)
display(img1)
# 垂直翻转
img2 = v_flip_oper(orig_img)
display(img2)
只对 Tensor 进行变换
目前版本的 Torchvision（v0.10.0）对各种图像变换操作已经基本同时支持 PIL Image 和 Tensor 类型了，因此只针对 Tensor 的变换操作很少，只有 4 个，分别是 LinearTransformation（线性变换）、Normalize（标准化）、RandomErasing（随机擦除）、ConvertImageDtype（格式转换）。
这里我们重点来看最常用的一个操作：标准化
标准化
标准化是指每一个数据点减去所在通道的平均值，再除以所在通道的标准差，
数学的计算公式如下：output=(input−mean)/std
而对图像进行标准化，就是对图像的每个通道利用均值和标准差进行正则化。这样做的目的，是为了保证数据集中所有的图像分布都相似，这样在训练的时候更容易收敛，既加快了训练速度，也提高了训练效果。让我来解释一下：首先，标准化是一个常规做法，可以理解为无脑进行标准化后再训练的效果，大概率要好于不进行标准化。
但是计算机（也就是卷积神经网络）不一定能分辨出来一个进行操作的图片和无任何操作的图片，因为卷积神经网络是通过图像的像素进行提取特征的，这两张图片像素的数值都不一样，凭什么还让神经网络认为是一张图片？
而标准化后的数据就会避免这一问题，标准化后会将数据映射到同一区间中，一个类别的图片虽说有的像素值可能有差异，但是它们分布都是类似的分布。
torchvision.transforms.Normalize(mean, std, inplace=False)
其中，每个参数的含义如下所示：
mean：表示各通道的均值；std：表示各通道的标准差；inplace：表示是否原地操作，默认为否。
变换的组合
其实前面介绍过的所有操作都可以用 Compose 类组合起来，进行连续操作。Compose 类是将多个变换组合到一起，它的定义如下。
torchvision.transforms.Compose(transforms)
其中，transforms 是一个 Transform 对象的列表，表示要组合的变换列表。
from PIL import Image
from torchvision import transforms
# 原图
orig_img = Image.open('jk.jpg')
display(orig_img)
# 定义组合操作
composed = transforms.Compose([transforms.Resize((200, 200)),
transforms.RandomCrop(80)])
# 组合操作后的图
img = composed(orig_img)
display(img)
结合 datasets 使用
Compose 类是未来我们在实际项目中经常要使用到的类，结合torchvision.datasets包，就可以在读取数据集的时候做图像变换与数据增强操作。
在利用torchvision.datasets 读取 MNIST 数据集时，有一个参数“transform”吗？它就是用于对图像进行预处理操作的，例如数据增强、归一化、旋转或缩放等。这里的“transform”就可以接收一个torchvision.transforms操作或者由 Compose 类所定义的操作组合。
我们在读取 MNIST 数据集时，直接读取出来的图像数据是 PIL.Image.Image 类型的。但是遇到要训练手写数字识别模型这类的情况，模型接收的数据类型是 Tensor，而不是 PIL 对象。这时候，我们就可以利用“transform”参数，使数据在读取的同时做类型转换，这样读取出的数据直接就可以是 Tensor 类型了。不只是数据类型的转换，我们还可以增加归一化等数据增强的操作，只需要使用上面介绍过的 Compose 类进行组合即可。这样，在读取数据的同时，我们也就完成了数据预处理、数据增强等一系列操作。
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
# 定义一个transform
my_transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5), (0.5))
])
# 读取MNIST数据集 同时做数据变换
mnist_dataset = datasets.MNIST(root='./data',
train=False,
transform=my_transform,
target_transform=None,
download=True)
# 查看变换后的数据类型
item = mnist_dataset.__getitem__(0)
print(type(item[0]))
'''
输出：
<class 'torch.Tensor'>
'''
数据增强的方法有很多，不过根据我的经验来看，并不是用的越多，效果越好。
make_grid
make_grid 的作用是将若干幅图像拼成在一个网格中，它的定义如下。
torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2)
定义中对应的几个参数含义如下：
-
tensor：类型是 Tensor 或列表，如果输入类型是 Tensor，其形状应是 (B x C x H x W)；如果输入类型是列表，列表中元素应为相同大小的图片。
-
nrow：表示一行放入的图片数量，默认为 8。
-
padding：子图像与子图像之间的边框宽度，默认为 2 像素。
make_grid 函数主要用于展示数据集或模型输出的图像结果。我们以 MNIST 数据集为例，整合之前学习过的读取数据集以及图像变换的内容，来看一看 make_grid 函数的效果。
import torchvision
from torchvision import datasets
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
# 加载MNIST数据集
mnist_dataset = datasets.MNIST(root='./data',
train=False,
transform=transforms.ToTensor(),
target_transform=None,
download=True)
# 取32张图片的tensor
tensor_dataloader = DataLoader(dataset=mnist_dataset,
batch_size=32)
data_iter = iter(tensor_dataloader)
img_tensor, label_tensor = data_iter.next()
print(img_tensor.shape)
'''
输出：torch.Size([32, 1, 28, 28])
'''
# 将32张图片拼接在一个网格中
grid_tensor = torchvision.utils.make_grid(img_tensor, nrow=8, padding=2)
grid_img = transforms.ToPILImage()(grid_tensor)
display(grid_img)
结合代码我们可以看到，程序首先利用torchvision.datasets加载 MNIST 的测试集，然后利用 DataLoader 类的迭代器一次获取到 32 张图片的 Tensor，最后利用 make_grid 函数将 32 张图片拼接在了一幅图片中。
MNIST 的测试集中的 32 张图片，如下图所示，这里我要特别说明一下，因为 MNIST 的尺寸为 28x28，注意torch和numpy中关于图像的存储似乎是不同的，在PyTorch里面，对于计算机视觉任务，如果图像数据是3维张量，那么张量维数的意义是 通道数x高x宽；如果是4维张量，那么张量维数的意义是 样本数x通道数x高x宽。数据存储和表示方式似乎也不同？
所以测试集里的手写数字图片像素都比较低，但这并不影响咱们动手实践。你可以参照我给到的示范，自己动手试试看。
