Theano入门——CIFAR-10和CIFAR-100数据集

Theano入门——CIFAR-10和CIFAR-100数据集

1.CIFAR-10数据集介绍

CIFAR-10数据集包含60000个32*32的彩色图像，共有10类。有50000个训练图像和10000个测试图像。
数据集分为5个训练块和1个测试块，每个块有10000个图像。测试块包含从每类随机选择的1000个图像。训练块以随机的顺序包含这些图像，但一些训练块可能比其它类包含更多的图像。训练块每类包含5000个图像。

类间完全互斥。汽车和卡车类没有重叠。“Automobile”只包含sedans,SUVs等等。“Truck”只包含大卡车。两者都不包含皮卡车。

 

2.CIFAR-10数据集Python版本

存档包含文件data_batch_1,data_batch_2,...,data_batch_5和test_batch。每个文件都是1个Python"pickled"对象。按下面方式加载并返回1个字典：

1.  
   def unpickle(file):
2.  
   import cPickle
3.  
   fo = open(file, 'rb')
4.  
   dict = cPickle.load(fo)
5.  
   fo.close()
6.  
   return dict

每个块文件包含1个带有如下元素的字典：
data——1个10000*3072大小的uint8s数组。数组的每行存储1张32*32的图像。第1个1024包含红色通道值，下1个包含绿色，最后的1024包含蓝色。图像存储以行顺序为主，所以数组的前32列为图像第1行的红色通道值。
labels——1个10000数的范围为0~9的列表。索引i的数值表示数组data中第i个图像的标签。

数据集中包含另外1个叫batches.meta的文件。它也包含1个Python字典对象。有如下列元素：

label_names——1个10元素的列表，给labels中的数值标签以有意义的名称。例如，label_names[0] == "airplane", label_names[1] == "automobile"等。

 

3.CIFAR-100数据集

数据集包含100小类，每小类包含600个图像，其中有500个训练图像和100个测试图像。100类被分组为20个大类。每个图像带有1个小类的“fine”标签和1个大类“coarse”标签。

 

4.CIFAR-100数据集Python版本

同CIFAR-10数据集Python版本。

 

5.CIFAR-10代码实现

（1）CIFAR-10数据集存放在相对文件路径data_dir_cifar10下。
（2）_load_batch_cifar10函数
该函数加载CIFAR-10格式的块文件。根据块文件名filename和相对文件路径data_dir_cifar10拼接得到块文件位置。用numpy中的load函数加载（用cPickle中的load函数也可以加载）返回batch，batch是1个字典，里面包含数据和标签。根据数据的索引'data'得到图像数据，根据标签的索引'labels'得到图像分类的标签，标签转换为one-hot编码形式，见前一篇文章对MNIST数据集的说明。最后把数据和标签中的元素的数据类型统一为dtype类型。
（3）concatenate函数
该函数当axis=0时将矩阵按行顺序从上往下摆放（列长度相等），当axis=1时将矩阵按列顺序从左往右摆放（行长度相等）。

 

（4）_grayscale函数
该函数首先将a变形为4维张量，维数为（a.shape[0]，3，32，32）。之前a为矩阵形式，a的每行代表1个图片样本，a的列为图片中的所有像素按照红，绿，蓝的顺序排序的结果，即依次为图片所有像素红色通道值，图片所有像素绿色通道值，图片所有像素蓝色通道值。3表示颜色通道个数，32表示图片的行数和列数。可以这样理解，reshape函数根据先把二维的矩阵a的所有行排成1行，先把这1行切出a.shape[0]个行b，然后对行b切3份，每份都为行c，对行c切32份，每份为行d,再对行d切32份，每个元素为像素的单通道值。
mean(1)对应的是第2个轴（颜色通道轴），对第2个轴求平均值，即将三通道值求平均，最后第2个轴变为单通道（灰度通道）。最后变形得到2维矩阵（a.shape[0]，32*32）。
（5）cifar10函数
cifar函数先调用_load_batch_cifar10函数读取块文件，返回的x和t都是列表形式。所以可以用append连接，连接后每个块文件里面的东西是用中括号括起来的，所以用concatenate函数把外面区分块文件类型的括号去掉。此时得到的x_train的行为图像样本，列为像素的红，绿，蓝通道值；t_train的行为图像标签，列为标签的one-hot编码值。x_test和t_test的结构同理。转换为灰度图像后x_train和x_test为矩阵，行为图像样本，列为像素归一化后的灰度值；t_train和t_test为矩阵，行为图像标签，列为每位one-hot编码值。

 

 

1.  
   import numpy as np
2.  
   import os
3.  
   import cPickle as pickle
4.  
   import glob
5.  
   import matplotlib.pyplot as plt
6.  
    
7.  
   data_dir = "data"
8.  
   data_dir_cifar10 = os.path.join(data_dir, "cifar-10-batches-py")
9.  
   data_dir_cifar100 = os.path.join(data_dir, "cifar-100-python")
10.  
     
11.  
    class_names_cifar10 = np.load(os.path.join(data_dir_cifar10, "batches.meta"))
12.  
    class_names_cifar100 = np.load(os.path.join(data_dir_cifar100, "meta"))
13.  
     
14.  
     
15.  
    def one_hot(x, n):
16.  
    """
17.  
    convert index representation to one-hot representation
18.  
    """
19.  
    x = np.array(x)
20.  
    assert x.ndim == 1
21.  
    return np.eye(n)[x]
22.  
     
23.  
    def _load_batch_cifar10(filename, dtype='float64'):
24.  
    """
25.  
    load a batch in the CIFAR-10 format
26.  
    """
27.  
    path = os.path.join(data_dir_cifar10, filename)
28.  
    batch = np.load(path)
29.  
    data = batch['data'] / 255.0 # scale between [0, 1]
30.  
    labels = one_hot(batch['labels'], n=10) # convert labels to one-hot representation
31.  
    return data.astype(dtype), labels.astype(dtype)
32.  
     
33.  
     
34.  
    def _grayscale(a):
35.  
    print a.reshape(a.shape[0], 3, 32, 32).mean(1).reshape(a.shape[0], -1)
36.  
    return a.reshape(a.shape[0], 3, 32, 32).mean(1).reshape(a.shape[0], -1)
37.  
     
38.  
     
39.  
    def cifar10(dtype='float64', grayscale=True):
40.  
    # train
41.  
    x_train = []
42.  
    t_train = []
43.  
    for k in xrange(5):
44.  
    x, t = _load_batch_cifar10("data_batch_%d" % (k + 1), dtype=dtype)
45.  
    x_train.append(x)
46.  
    t_train.append(t)
47.  
     
48.  
    x_train = np.concatenate(x_train, axis=0)
49.  
    t_train = np.concatenate(t_train, axis=0)
50.  
     
51.  
    # test
52.  
    x_test, t_test = _load_batch_cifar10("test_batch", dtype=dtype)
53.  
     
54.  
    if grayscale:
55.  
    x_train = _grayscale(x_train)
56.  
    x_test = _grayscale(x_test)
57.  
     
58.  
    return x_train, t_train, x_test, t_test
59.  
     
60.  
     
61.  
    def _load_batch_cifar100(filename, dtype='float64'):
62.  
    """
63.  
    load a batch in the CIFAR-100 format
64.  
    """
65.  
    path = os.path.join(data_dir_cifar100, filename)
66.  
    batch = np.load(path)
67.  
    data = batch['data'] / 255.0
68.  
    labels = one_hot(batch['fine_labels'], n=100)
69.  
    return data.astype(dtype), labels.astype(dtype)
70.  
     
71.  
     
72.  
    def cifar100(dtype='float64', grayscale=True):
73.  
    x_train, t_train = _load_batch_cifar100("train", dtype=dtype)
74.  
    x_test, t_test = _load_batch_cifar100("test", dtype=dtype)
75.  
     
76.  
    if grayscale:
77.  
    x_train = _grayscale(x_train)
78.  
    x_test = _grayscale(x_test)
79.  
     
80.  
    return x_train, t_train, x_test, t_test
81.  
     
82.  
    Xtrain, Ytrain, Xtest, Ytest = cifar10()
83.  
    ################################################
84.  
     
85.  
    # 图像样本显示
86.  
     
87.  
    image = Xtrain[0].reshape(32, 32)
88.  
    image1 = Xtrain[255].reshape(32, 32)
89.  
     
90.  
    fig = plt.figure()
91.  
    ax = fig.add_subplot(121)
92.  
    plt.axis('off')
93.  
    plt.title(class_names_cifar10['label_names'][list(Ytrain[0]).index(1)])
94.  
    plt.imshow(image, cmap='gray')
95.  
     
96.  
    ax = fig.add_subplot(122)
97.  
    plt.title(class_names_cifar10['label_names'][list(Ytrain[255]).index(1)])
98.  
    plt.imshow(image1, cmap='gray')
99.  
    plt.axis('off')
100.  
     plt.show()

 

6.实验结果

 

 

7.参考链接

（1）CIFAR数据集：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
（2）数据集加载：https://github.com/benanne/theano-tutorial/blob/master/load.py