Pytorch tutorial 之Datar Loading and Processing (2)
上文介绍了数据读取、数据转换、批量处理等等。了解到在PyTorch中，数据加载主要有两种方式：
- 1. 自定义的数据集对象。数据集对象被抽象为
Dataset类，实现自定义的数据集需要继承Dataset。且须实现__len__()和__getitem__()两个方法。 - 2. 利用torchvision包。torchvision已经预先实现了常用的Dataset，包括前面使用过的CIFAR-10，以及ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过诸如
torchvision.datasets.CIFAR10来调用。这里介绍ImageFolder，其也继承自Dataset。ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类名，其构造函数如下：
ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader)
它主要有四个参数：
-
root：在root指定的路径下寻找图片transform：对PIL Image进行的转换操作，transform的输入是使用loader读取图片的返回对象target_transform：对label的转换loader：给定路径后如何读取图片，默认读取为RGB格式的PIL Image对象
label是按照文件夹名顺序排序后存成字典，即{类名:类序号(从0开始)}，一般来说最好直接将文件夹命名为从0开始的数字，这样会和ImageFolder实际的label一致，如果不是这种命名规 范，建议看看self.class_to_idx属性以了解label和文件夹名的映射关系。
下面我们进一步理解数据读取的内容：
1. 查看dataset实例都有哪些方法与成员：
from torchvision.datasets import ImageFolder
dataset = ImageFolder('data/ants&bee_2/'， transform=transform)
打印一下dataset类的成员与方法：
print(dir(dataset))
['__add__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'class_to_idx', 'classes', 'imgs', 'loader', 'root', 'target_transform', 'transform']
dataset.__len__() : 数据集的数目
dataset.__getitem__(idx) : 输入索引，返回对应的图片与标签
dataste.class_to_idx : 字典，类与标签 eg：{‘ants’：0， ‘bees’： 1}
dataset.classes: 列表，返回类别 eg：[ 'ants', 'bees' ]
dataset.imgs : 列表，返回所有图片的路径和对应的label
特别的对于dataset，可以根据dataset.__getitem__(idx)来返回第idx张图与标签，还可以直接进行索引：
dataset[0][1] # 第一维是第几张图，第二维为1返回label
dataset[0][0] # 为0返回图片数据
还可以循环迭代：
for img, label in dataset:
print(img.size(), label)
所以无论是自定义的dataset，或是 ImageFolder得到的dataset，因其都继承自utils.data.Dataset, 故以上方法两种方法都有。
2. Dataloader使用
如果只是每次读取一张图，那么上面的操作已经足够了，但是为了批量操作、打散数据、多进程处理、定制batch，那么我们还需要更高级的类：
DataLoader定义如下：
class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False)
- dataset：加载的数据集(Dataset对象)
- batch_size：batch size
- shuffle:：是否将数据打乱
- sampler： 样本抽样。定义从数据集中提取样本的策略。如果指定，则忽略shuffle参数。
- batch_sampler（sampler，可选） - 和sampler一样，但一次返回一批索引。与batch_size，shuffle，sampler和drop_last相互排斥。
- num_workers：使用多进程加载的进程数，0代表不使用多进程
- collate_fn： 如何将多个样本数据拼接成一个batch，一般使用默认的拼接方式即可
- pin_memory：是否将数据保存在pin memory区，pin memory中的数据转到GPU会快一些，默认为false
- drop_last：dataset中的数据个数可能不是batch_size的整数倍，drop_last为True会将多出来不足一个batch的数据丢弃，默认为false
from torch.utils.data import DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=3, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)
dataiter = iter(dataloader) # 迭代器
imgs, labels = next(dataiter)
imgs.size() # batch_size, channel, height, weight # torch.Size([3, 3, 224, 224])
下面主要介绍collate_fn和sampler的用法：
1）collate_fn
在数据处理中，有时会出现某个样本无法读取等问题，比如某张图片损坏。这时在__getitem__函数中将出现异常，此时最好的解决方案即是将出错的样本剔除。如果实在是遇到这种情况无法处理，则可以返回None对象，然后在Dataloader中实现自定义的collate_fn，将空对象过滤掉。但要注意，在这种情况下dataloader返回的batch数目会少于batch_size。
eg：
class NewDogCat(DogCat): # 继承前面实现的DogCat数据集
def __getitem__(self, index):
try:
# 调用父类的获取函数，即 DogCat.__getitem__(self, index)
return super(NewDogCat,self).__getitem__(index)
except:
return None, None
from torch.utils.data.dataloader import default_collate # 导入默认的拼接方式
def my_collate_fn(batch):
'''
batch中每个元素形如(data, label)
'''
# 过滤为None的数据
batch = list(filter(lambda x:x[0] is not None, batch))
return default_collate(batch) # 用默认方式拼接过滤后的batch数据
dataset = NewDogCat('data/dogcat_wrong/', transforms=transform)
dataset[5] # (None, None)
第5张图坏掉了所以返回None，下面查看对于批量读取怎么处理：
dataloader = DataLoader(dataset, 2, collate_fn=my_collate_fn, num_workers=1) # 批量为2
for batch_datas, batch_labels in dataloader:
print(batch_datas.size(),batch_labels.size())
可以看到第三个批量只有1张图，因为第5张图坏掉了，所以第三个批量只有第六张图。第五个批量也只有1张图是因为数据集总共只有9张图（含坏图）。如果设置drop_last为true，那么第五个批量就被丢弃了。对于诸如样本损坏或数据集加载异常等情况，还可以通过其它方式解决。例如但凡遇到异常情况，就随机取一张图片代替：
class NewDogCat(DogCat):
def __getitem__(self, index):
try:
return super(NewDogCat, self).__getitem__(index)
except:
new_index = random.randint(0, len(self)-1)
return self[new_index]
相比较丢弃异常图片而言，这种做法会更好一些，因为它能保证每个batch的数目仍是batch_size。但在大多数情况下，最好的方式还是对数据进行彻底清洗。
2）sampler
sampler模块用来对数据进行采样。常用的有随机采样器：RandomSampler，当dataloader的shuffle参数为True时，系统会自动调用这个采样器，实现打乱数据。默认的是采用SequentialSampler，它会按顺序一个一个进行采样。这里介绍另外一个很有用的采样方法： WeightedRandomSampler，它会根据每个样本的权重选取数据，在样本比例不均衡的问题中，可用它来进行重采样。
class torch.utils.data.sampler.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True)
构建WeightedRandomSampler时需提供两个参数：每个样本的权重weights、共选取的样本总数num_samples，以及一个可选参数replacement。权重越大的样本被选中的概率越大，待选取的样本数目一般小于全部的样本数目。replacement用于指定是否可以重复选取某一个样本，默认为True，即允许在一个epoch中重复采样某一个数据。如果设为False，则当某一类的样本被全部选取完，但其样本数目仍未达到num_samples时，sampler将不会再从该类中选择数据，此时可能导致weights参数失效。下面举例说明。
dataset = DogCat('data/dogcat/', transforms=transform)
# 狗的图片被取出的概率是猫的概率的两倍
# 两类图片被取出的概率与weights的绝对大小无关，只和比值有关
weights = [2 if label == 1 else 1 for data, label in dataset]
weights # [2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2]
from torch.utils.data.sampler import WeightedRandomSampler
sampler = WeightedRandomSampler(weights,\
num_samples=9,\
replacement=True)
dataloader = DataLoader(dataset,
batch_size=3,
sampler=sampler)
for datas, labels in dataloader:
print(labels.tolist())
[1, 0, 1] [1, 0, 1] [1, 1, 0]
可见猫狗样本比例约为1:2，另外一共只有8个样本，但是却返回了9个，说明肯定有被重复返回的，这就是replacement参数的作用，下面将replacement设为False试试：
sampler = WeightedRandomSampler(weights, 8, replacement=False)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, sampler=sampler)
for datas, labels in dataloader:
print(labels.tolist())
在这种情况下，num_samples等于dataset的样本总数，为了不重复选取，sampler会将每个样本都返回，这样就失去weight参数的意义了。
从上面的例子可见sampler在样本采样中的作用：如果指定了sampler，shuffle将不再生效，并且sampler.num_samples会覆盖dataset的实际大小，即一个epoch返回的图片总数取决于sampler.num_samples。
部分转载自：pytorch-book-master
