[Pytorch]PyTorch Dataloader自定义数据读取
整理一下看到的自定义数据读取的方法，较好的有一下三篇文章， 其实自定义的方法就是把现有数据集的train和test分别用 含有图像路径与label的list返回就好了，所以需要根据数据集随机应变。
所有图片都在一个文件夹1
之前刚开始用的时候，写Dataloader遇到不少坑。网上有一些教程 分为all images in one folder 和 each class one folder。后面的那种写的人比较多，我写一下前面的这种，程式化的东西，每次不同的任务改几个参数就好。
等训练的时候写一篇文章把2333
一.已有的东西
举例子：用kaggle上的一个dog breed的数据集为例。数据文件夹里面有三个子目录
test: 几千张图片，没有标签，测试集
train: 10222张狗的图片，全是jpg，大小不一，有长有宽，基本都在400×300以上
labels.csv ： excel表格, 图片名称+品种名称
我喜欢先用pandas把表格信息读出来看一看
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('./dog_breed/labels.csv')
print(df.info())
print(df.head())
看到，一共有10222个数据，id对应的是图片的名字，但是没有后缀 .jpg。 breed对应的是犬种。
二.预处理
我们要做的事情是：
1)得到一个长 list1 : 里面是每张图片的路径
2)另外一个长list2: 里面是每张图片对应的标签（整数），顺序要和list1对应。
3)把这两个list切分出来一部分作为验证集
1）看看一共多少个breed,把每种breed名称和一个数字编号对应起来：
from pandas import Series,DataFrame
breed = df['breed']
breed_np = Series.as_matrix(breed)
print(type(breed_np) )
print(breed_np.shape) #(10222,)
看一下一共多少不同种类
breed_set = set(breed_np)
print(len(breed_set)) #120
构建一个编号与名称对应的字典，以后输出的数字要变成名字的时候用：
breed_120_list = list(breed_set)
dic = {}
for i in range(120):
dic[ breed_120_list[i] ] = i
2）处理id那一列，分割成两段：
file = Series.as_matrix(df["id"])
print(file.shape)
import os
file = [i+".jpg" for i in file]
file = [os.path.join("./dog_breed/train",i) for i in file ]
file_train = file[:8000]
file_test = file[8000:]
print(file_train)
np.save( "file_train.npy" ,file_train )
np.save( "file_test.npy" ,file_test )
里面就是图片的路径了
3）处理breed那一列，分成两段：
breed = Series.as_matrix(df["breed"])
print(breed.shape)
number = []
for i in range(10222):
number.append( dic[ breed[i] ] )
number = np.array(number)
number_train = number[:8000]
number_test = number[8000:]
np.save( "number_train.npy" ,number_train )
np.save( "number_test.npy" ,number_test )
三.Dataloader
我们已经有了图片路径的list,target编号的list。填到Dataset类里面就行了。
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms, utils
normalize = transforms.Normalize(
mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225]
)
preprocess = transforms.Compose([
#transforms.Scale(256),
#transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
normalize
])
def default_loader(path):
img_pil = Image.open(path)
img_pil = img_pil.resize((224,224))
img_tensor = preprocess(img_pil)
return img_tensor
当然出来的时候已经全都变成了tensor
class trainset(Dataset):
def init(self, loader=default_loader):
#定义好 image 的路径
self.images = file_train
self.target = number_train
self.loader = loader
def __getitem__(self, index):
fn = self.images[index]
img = self.loader(fn)
target = self.target[index]
return img,target
def __len__(self):
return len(self.images)
我们看一下代码，自定义Dataset只需要最下面一个class,继承自Dataset类。有三个私有函数
def init(self, loader=default_loader):
这个里面一般要初始化一个loader(代码见上面),一个images_path的列表，一个target的列表
def getitem(self, index)：
这里吗就是在给你一个index的时候，你返回一个图片的tensor和target的tensor,使用了loader方法，经过 归一化，剪裁，类型转化，从图像变成tensor
def len(self):
return你所有数据的个数
这三个综合起来看呢，其实就是你告诉它你所有数据的长度，它每次给你返回一个shuffle过的index,以这个方式遍历数据集，通过 getitem(self, index)返回一组你要的（input,target）
四.使用
实例化一个dataset,然后用Dataloader 包起来
train_data = trainset()
trainloader = DataLoader(train_data, batch_size=4,shuffle=True)
所有图片都在一个文件夹2
在上一篇博客PyTorch学习之路（level1）——训练一个图像分类模型中介绍了如何用PyTorch训练一个图像分类模型，建议先看懂那篇博客后再看这篇博客。在那份代码中，采用torchvision.datasets.ImageFolder这个接口来读取图像数据，该接口默认你的训练数据是按照一个类别存放在一个文件夹下。但是有些情况下你的图像数据不是这样维护的，比如一个文件夹下面各个类别的图像数据都有，同时用一个对应的标签文件，比如txt文件来维护图像和标签的对应关系，在这种情况下就不能用torchvision.datasets.ImageFolder来读取数据了，需要自定义一个数据读取接口。另外这篇博客最后还顺带介绍如何保存模型和多GPU训练。
怎么做呢？
先来看看torchvision.datasets.ImageFolder这个类是怎么写的，主要代码如下，想详细了解的可以看：官方github代码。
看起来很复杂，其实非常简单。继承的类是torch.utils.data.Dataset，主要包含三个方法：初始化__init__，获取图像__getitem__，数据集数量 __len__。__init__方法中先通过find_classes函数得到分类的类别名（classes）和类别名与数字类别的映射关系字典（class_to_idx）。然后通过make_dataset函数得到imags，这个imags是一个列表，其中每个值是一个tuple，每个tuple包含两个元素：图像路径和标签。剩下的就是一些赋值操作了。在__getitem__方法中最重要的就是 img = self.loader(path)这行，表示数据读取，可以从__init__方法中看出self.loader采用的是default_loader，这个default_loader的核心就是用python的PIL库的Image模块来读取图像数据。
class ImageFolder(data.Dataset):
"""A generic data loader where the images are arranged in this way: ::
root/dog/xxx.png
root/dog/xxy.png
root/dog/xxz.png
root/cat/123.png
root/cat/nsdf3.png
root/cat/asd932_.png
Args:
root (string): Root directory path.
transform (callable, optional): A function/transform that takes in an PIL image
and returns a transformed version. E.g, ``transforms.RandomCrop``
target_transform (callable, optional): A function/transform that takes in the
target and transforms it.
loader (callable, optional): A function to load an image given its path.
Attributes:
classes (list): List of the class names.
class_to_idx (dict): Dict with items (class_name, class_index).
imgs (list): List of (image path, class_index) tuples
"""
def __init__(self, root, transform=None, target_transform=None,
loader=default_loader):
classes, class_to_idx = find_classes(root)
imgs = make_dataset(root, class_to_idx)
if len(imgs) == 0:
raise(RuntimeError("Found 0 images in subfolders of: " + root + "\n"
"Supported image extensions are: " + ",".join(IMG_EXTENSIONS)))
self.root = root
self.imgs = imgs
self.classes = classes
self.class_to_idx = class_to_idx
self.transform = transform
self.target_transform = target_transform
self.loader = loader
def __getitem__(self, index):
"""
Args:
index (int): Index
Returns:
tuple: (image, target) where target is class_index of the target class.
"""
path, target = self.imgs[index]
img = self.loader(path)
if self.transform is not None:
img = self.transform(img)
if self.target_transform is not None:
target = self.target_transform(target)
return img, target
def __len__(self):
return len(self.imgs)稍微看下default_loader函数，该函数主要分两种情况调用两个函数，一般采用pil_loader函数。
def pil_loader(path):
with open(path, 'rb') as f:
with Image.open(f) as img:
return img.convert('RGB')
def accimage_loader(path):
import accimage
try:
return accimage.Image(path)
except IOError:
# Potentially a decoding problem, fall back to PIL.Image
return pil_loader(path)
def default_loader(path):
from torchvision import get_image_backend
if get_image_backend() == 'accimage':
return accimage_loader(path)
else:
return pil_loader(path)看懂了ImageFolder这个类，就可以自定义一个你自己的数据读取接口了。
首先在PyTorch中和数据读取相关的类基本都要继承一个基类：torch.utils.data.Dataset。然后再改写其中的__init__、__len__、__getitem__等方法即可。
下面假设img_path是你的图像文件夹，该文件夹下面放了所有图像数据（包括训练和测试），然后txt_path下面放了train.txt和val.txt两个文件，txt文件中每行都是图像路径，tab键，标签。所以下面代码的__init__方法中self.img_name和self.img_label的读取方式就跟你数据的存放方式有关，你可以根据你实际数据的维护方式做调整。__getitem__方法没有做太大改动，依然采用default_loader方法来读取图像。最后在Transform中将每张图像都封装成Tensor。
class customData(Dataset):
def __init__(self, img_path, txt_path, dataset = '', data_transforms=None, loader = default_loader):
with open(txt_path) as input_file:
lines = input_file.readlines()
self.img_name = [os.path.join(img_path, line.strip().split('\t')[0]) for line in lines]
self.img_label = [int(line.strip().split('\t')[-1]) for line in lines]
self.data_transforms = data_transforms
self.dataset = dataset
self.loader = loader
def __len__(self):
return len(self.img_name)
def __getitem__(self, item):
img_name = self.img_name[item]
label = self.img_label[item]
img = self.loader(img_name)
if self.data_transforms is not None:
try:
img = self.data_transforms[self.dataset](img)
except:
print("Cannot transform image: {}".format(img_name))
return img, label定义好了数据读取接口后，怎么用呢？
在代码中可以这样调用。
image_datasets = {x: customData(img_path='/ImagePath',
txt_path=('/TxtFile/' + x + '.txt'),
data_transforms=data_transforms,
dataset=x) for x in ['train', 'val']}这样返回的image_datasets就和用torchvision.datasets.ImageFolder类返回的数据类型一样，有点狸猫换太子的感觉，这就是在第一篇博客中说的写代码类似搭积木的感觉。
有了image_datasets，然后依然用torch.utils.data.DataLoader类来做进一步封装，将这个batch的图像数据和标签都分别封装成Tensor。
dataloders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x],
batch_size=batch_size,
shuffle=True) for x in ['train', 'val']}另外，每次迭代生成的模型要怎么保存呢？非常简单，那就是用torch.save。输入就是你的模型和要保存的路径及模型名称，如果这个output文件夹没有，可以手动新建一个或者在代码里面新建。
torch.save(model, 'output/resnet_epoch{}.pkl'.format(epoch))最后，关于多GPU的使用，PyTorch支持多GPU训练模型，假设你的网络是model，那么只需要下面一行代码（调用 torch.nn.DataParallel接口）就可以让后续的模型训练在0和1两块GPU上训练，加快训练速度。
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1])完整代码请移步：Github
每个类的图片放在一个文件夹
这是一个适合PyTorch入门者看的博客。PyTorch的文档质量比较高，入门较为容易，这篇博客选取官方链接里面的例子，介绍如何用PyTorch训练一个ResNet模型用于图像分类，代码逻辑非常清晰，基本上和许多深度学习框架的代码思路类似，非常适合初学者想上手PyTorch训练模型（不必每次都跑mnist的demo了）。接下来从个人使用角度加以解释。解释的思路是从数据导入开始到模型训练结束，基本上就是搭积木的方式来写代码。
首先是数据导入部分，这里采用官方写好的torchvision.datasets.ImageFolder接口实现数据导入。这个接口需要你提供图像所在的文件夹，就是下面的data_dir=‘/data’这句，然后对于一个分类问题，这里data_dir目录下一般包括两个文件夹：train和val，每个文件件下面包含N个子文件夹，N是你的分类类别数，且每个子文件夹里存放的就是这个类别的图像。这样torchvision.datasets.ImageFolder就会返回一个列表（比如下面代码中的image_datasets[‘train’]或者image_datasets[‘val]），列表中的每个值都是一个tuple，每个tuple包含图像和标签信息。
data_dir = '/data'
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(
os.path.join(data_dir, x),
data_transforms[x])，
for x in ['train', 'val']}另外这里的data_transforms是一个字典，如下。主要是进行一些图像预处理，比如resize、crop等。实现的时候采用的是torchvision.transforms模块，比如torchvision.transforms.Compose是用来管理所有transforms操作的，torchvision.transforms.RandomSizedCrop是做crop的。需要注意的是对于torchvision.transforms.RandomSizedCrop和transforms.RandomHorizontalFlip()等，输入对象都是PIL Image，也就是用python的PIL库读进来的图像内容，而transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])的作用对象需要是一个Tensor，因此在transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])之前有一个 transforms.ToTensor()就是用来生成Tensor的。另外transforms.Scale(256)其实就是resize操作，目前已经被transforms.Resize类取代了。
data_transforms = {
'train': transforms.Compose([
transforms.RandomSizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
'val': transforms.Compose([
transforms.Scale(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
}前面torchvision.datasets.ImageFolder只是返回list，list是不能作为模型输入的，因此在PyTorch中需要用另一个类来封装list，那就是：torch.utils.data.DataLoader。torch.utils.data.DataLoader类可以将list类型的输入数据封装成Tensor数据格式，以备模型使用。注意，这里是对图像和标签分别封装成一个Tensor。这里要提到另一个很重要的类：torch.utils.data.Dataset，这是一个抽象类，在pytorch中所有和数据相关的类都要继承这个类来实现。比如前面说的torchvision.datasets.ImageFolder类是这样的，以及这里的torch.util.data.DataLoader类也是这样的。所以当你的数据不是按照一个类别一个文件夹这种方式存储时，你就要自定义一个类来读取数据，自定义的这个类必须继承自torch.utils.data.Dataset这个基类，最后同样用torch.utils.data.DataLoader封装成Tensor。
dataloders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x],
batch_size=4,
shuffle=True,
num_workers=4)
for x in ['train', 'val']}生成dataloaders后再有一步就可以作为模型的输入了，那就是将Tensor数据类型封装成Variable数据类型，来看下面这段代码。dataloaders是一个字典，dataloders[‘train’]存的就是训练的数据，这个for循环就是从dataloders[‘train’]中读取batch_size个数据，batch_size在前面生成dataloaders的时候就设置了。因此这个data里面包含图像数据（inputs）这个Tensor和标签（labels）这个Tensor。然后用torch.autograd.Variable将Tensor封装成模型真正可以用的Variable数据类型。
为什么要封装成Variable呢？在pytorch中，torch.tensor和torch.autograd.Variable是两种比较重要的数据结构，Variable可以看成是tensor的一种包装，其不仅包含了tensor的内容，还包含了梯度等信息，因此在神经网络中常常用Variable数据结构。那么怎么从一个Variable类型中取出tensor呢？也很简单，比如下面封装后的inputs是一个Variable，那么inputs.data就是对应的tensor。
for data in dataloders['train']:
inputs, labels = data
if use_gpu:
inputs = Variable(inputs.cuda())
labels = Variable(labels.cuda())
else:
inputs, labels = Variable(inputs), Variable(labels)封装好了数据后，就可以作为模型的输入了。所以要先导入你的模型。在PyTorch中已经默认为大家准备了一些常用的网络结构，比如分类中的VGG，ResNet，DenseNet等等，可以用torchvision.models模块来导入。比如用torchvision.models.resnet18(pretrained=True)来导入ResNet18网络，同时指明导入的是已经预训练过的网络。因为预训练网络一般是在1000类的ImageNet数据集上进行的，所以要迁移到你自己数据集的2分类，需要替换最后的全连接层为你所需要的输出。因此下面这三行代码进行的就是用models模块导入resnet18网络，然后获取全连接层的输入channel个数，用这个channel个数和你要做的分类类别数（这里是2）替换原来模型中的全连接层。这样网络结果也准备好。
model = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)但是只有网络结构和数据还不足以让代码运行起来，还需要定义损失函数。在PyTorch中采用torch.nn模块来定义网络的所有层，比如卷积、降采样、损失层等等，这里采用交叉熵函数，因此可以这样定义：
criterion = nn.CrossEntropyLoss()然后你还需要定义优化函数，比如最常见的随机梯度下降，在PyTorch中是通过torch.optim模块来实现的。另外这里虽然写的是SGD，但是因为有momentum，所以是Adam的优化方式。这个类的输入包括需要优化的参数：model.parameters()，学习率，还有Adam相关的momentum参数。现在很多优化方式的默认定义形式就是这样的。
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)然后一般还会定义学习率的变化策略，这里采用的是torch.optim.lr_scheduler模块的StepLR类，表示每隔step_size个epoch就将学习率降为原来的gamma倍。
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=7, gamma=0.1)准备工作终于做完了，要开始训练了。
首先训练开始的时候需要先更新下学习率，这是因为我们前面制定了学习率的变化策略，所以在每个epoch开始时都要更新下：
scheduler.step()然后设置模型状态为训练状态：
model.train(True)然后先将网络中的所有梯度置0：
optimizer.zero_grad()然后就是网络的前向传播了：
outputs = model(inputs)然后将输出的outputs和原来导入的labels作为loss函数的输入就可以得到损失了：
loss = criterion(outputs, labels)输出的outputs也是torch.autograd.Variable格式，得到输出后（网络的全连接层的输出）还希望能到到模型预测该样本属于哪个类别的信息，这里采用torch.max。torch.max()的第一个输入是tensor格式，所以用outputs.data而不是outputs作为输入；第二个参数1是代表dim的意思，也就是取每一行的最大值，其实就是我们常见的取概率最大的那个index；第三个参数loss也是torch.autograd.Variable格式。
_, preds = torch.max(outputs.data, 1)计算得到loss后就要回传损失。要注意的是这是在训练的时候才会有的操作，测试时候只有forward过程。
loss.backward()回传损失过程中会计算梯度，然后需要根据这些梯度更新参数，optimizer.step()就是用来更新参数的。optimizer.step()后，你就可以从optimizer.param_groups[0][‘params’]里面看到各个层的梯度和权值信息。
optimizer.step()这样一个batch数据的训练就结束了！当你不断重复这样的训练过程，最终就可以达到你想要的结果了。
另外如果你有gpu可用，那么包括你的数据和模型都可以在gpu上操作，这在PyTorch中也非常简单。判断你是否有gpu可以用可以通过下面这行代码，如果有，则use_gpu是true。
use_gpu = torch.cuda.is_available()完整代码请移步：Github
