随笔记（二）

 

2018.06.03 Python代码生成prototxt

 

如下代码生成peleenet.prototxt。Python文件和deploy文件的 github 链接 . 求个小心心 --

#coding: utf-8
#by Chen yh

tran_channel = 32  #growth_rate
class Genpelee():

    def __init__(self):
        self.last = "data"

    def header(self,name):
        s_name = "name: \"%s\"" %name
        return s_name

    def input(self,size):
        s_input = """
layer {
  name: "data"
  type: "Input"
  top: "data"
  input_param {
    shape {
      dim: 1
      dim: 3
      dim: %d
      dim: %d
    }
  }
}""" %(size,size)
        return s_input

    def conv(self, name, num_output, k_size, stride, bias_term = False, bottom = None):

        if bottom is None:
            bottom = self.last

        if bias_term:
            bias_str = ""
            bias_filler = """
    bias_filler {
      type: "constant"
    }        
"""
        else:
            bias_str = "\n    bias_term: false"
            bias_filler = ""

        if k_size>1 :
            pad_str = "\n    pad: %d" %(int(k_size/2))
        else:
            pad_str = ""

        s_conv = """
layer {
  name: "%s"
  type: "Convolution"
  bottom: "%s"
  top: "%s"
  convolution_param {
    num_output: %d%s%s
    kernel_size: %d
    stride: %d
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }%s
  }
}""" %(name,bottom,name,num_output,bias_str,pad_str,k_size,stride,bias_filler)

        self.last = name
        return s_conv

    def bn(self,bottom = None):

        if bottom is None:
            bottom = self.last

        s_bn = """
layer {
  name: "%s/bn"
  type: "BatchNorm"
  bottom: "%s"
  top: "%s"
  param {
    lr_mult: 0.0
    decay_mult: 0.0
  }
  param {
    lr_mult: 0.0
    decay_mult: 0.0
  }
  param {
    lr_mult: 0.0
    decay_mult: 0.0
  }
  batch_norm_param {
    moving_average_fraction: 0.999000012875
    eps: 0.0010000000475
  }
}
layer {
  name: "%s/scale"
  type: "Scale"
  bottom: "%s"
  top: "%s"
  scale_param {
    filler {
      value: 1.0
    }
    bias_term: true
    bias_filler {
      value: 0.0
    }
  }
}""" %(bottom,bottom,bottom,bottom,bottom,bottom)
        return s_bn

    def relu(self,bottom = None):

        if bottom is None:
            bottom = self.last

        s_relu = """
layer {
  name: "%s/relu"
  type: "ReLU"
  bottom: "%s"
  top: "%s"
}""" %(bottom,bottom,bottom)
        return s_relu

    def pool(self, name, k_size, stride, bottom = None):
        if bottom is None:
            bottom = self.last

        s_pool = """
layer {
  name: "%s"
  type: "Pooling"
  bottom: "%s"
  top: "%s"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: %d
    stride: %d
  }
}""" %(name,bottom,name,k_size,stride)
        self.last = name
        return s_pool

    def ave_pool(self, bottom = None):
        if bottom is None:
            bottom = self.last

        s_avepool = """
layer {
  name: "global_pool"
  type: "Pooling"
  bottom: "%s"
  top: "global_pool"
  pooling_param {
    pool: AVE
    global_pooling: true
  }
}""" %(bottom)
        self.last = "global_pool"
        return s_avepool

    def cls(self, num = 1000, bottom = "global_pool"):
        s_cls = """
layer {
  name: "classifier"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "%s"
  top: "classifier"
  inner_product_param {
    num_output: %d
    bias_term: true
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "prob"
  type: "Softmax"
  bottom: "classifier"
  top: "prob"
}""" %(bottom,num)
        return s_cls

    def concat(self,bottom,top):
        assert type(bottom) is list

        length = len(bottom)
        str_bo = ""
        for i in range(length):
            str_bo += """
  bottom: "%s" """ %(bottom[i])

        s_concat = """
layer {
  name: "%s"
  type: "Concat"%s
  top: "%s"
  concat_param {
    axis: 1
  }
}""" %(top,str_bo,top)
        self.last = top
        return s_concat

    def conv_block(self, name, num_output, k_size, stride, bottom = None):
        if bottom is None:
            bottom = self.last

        s_conv_block = self.conv(name, num_output, k_size, stride, bottom = bottom)+self.bn()+self.relu()
        return s_conv_block

    def stem_block(self,init_feature):

        s1 = self.conv_block("stem1",init_feature,3,2)
        s2_a = self.conv_block("stem2a",int(init_feature/2),1,1)
        s2_b = self.conv_block("stem2b",init_feature,3,2)
        s2_c = self.pool("stem1/pool",2,2,bottom= "stem1")
        s3 = self.concat(["stem2b","stem1/pool"],"stem/concat")+self.conv_block("stem",init_feature,1,1)
        stem = s1+s2_a+s2_b+s2_c+s3
        return stem

    def dense_block(self, num_layers, bottleneck_width, stage, growth_rate=32, bottom=None):
        if bottom is None:
            bottom = self.last

        g = int(growth_rate / 2)
        btn_width = g * bottleneck_width
        s_dense = ""

        for i in range(1, num_layers+1):
            base_name = "stage"+str(stage)+"_"+str(i)
            branch_1 = self.conv_block(base_name+"/a1",btn_width,1,1)+self.conv_block(base_name+"/a2",g,3,1)
            branch_2 = self.conv_block(base_name+"/b1",btn_width,1,1,bottom=bottom)+self.conv_block(base_name+"/b2",g,3,1)+self.conv_block(base_name+"/b3",g,3,1)
            concat = self.concat([bottom,base_name+"/a2",base_name+"/b3"],base_name)
            s_dense += branch_1 + branch_2 + concat
            bottom = self.last

        assert self.last == base_name
        return s_dense

    def transition_layer(self, growth_rate=32, has_pool = True, bottom = None):
        if bottom is None:
            bottom = self.last

        name,num = bottom.split("_",1)
        global tran_channel
        tran_channel += (int(num))*growth_rate
        s_tran = self.conv_block(name, tran_channel,1,1)

        if has_pool:
            s_tran += self.pool(name+"/pool",2,2)

        return s_tran

    def generate(self):
        s_steam = self.header("PeleeNet")+self.input(224)+self.stem_block(32)
        s_stage1 = self.dense_block(3,1,1)+self.transition_layer()
        s_stage2 = self.dense_block(4,2,2)+self.transition_layer()
        s_stage3 = self.dense_block(8,4,3)+self.transition_layer()
        s_stage4 = self.dense_block(6,4,4)+self.transition_layer(has_pool=False)
        s_cls = self.ave_pool()+self.cls()
        s_net = s_steam+s_stage1+s_stage2+s_stage3+s_stage4+s_cls
        return s_net

if __name__ == "__main__":
    gen = Genpelee()
    s= gen.generate()
    with open("PeleeNet.prototxt",'w') as a:
        a.write(s)

记录一下用Python 生成prototxt的问题吧。

1. 目前比较常用的方法是

from caffe import layers as L
from caffe import params as P

这种方法生成train.prototxt 加学习率等参数时，注意param必须是一个列表，元素是字典。BN，relu等层用到In place时要写出来。参考如下代码。参考链接，链接2

#coding:utf-8
#by Chen yh

import  caffe
from caffe import layers as l
from caffe import params as p
from caffe.proto import caffe_pb2
from google.protobuf import text_format


if __name__=="__main__":
    net = caffe.NetSpec()
    net.data=l.Input(shape=dict(dim=[1,3,224,224]))

    param=[dict(lr_mult=1,decay_mult=1)]
    net.conv1 = l.Convolution(net.data,kernel_size=3,num_output=56,pad=1,group=1,stride=1,bias_term=False,weight_filler=dict(type="msra"),param=param)

    bn_param=dict(param=[dict(lr_mult=0,decay_mult=0),dict(lr_mult=0,decay_mult=0),dict(lr_mult=0,decay_mult=0)])
    net["conv1/bn"] = l.BatchNorm(net.conv1,in_place=True,**bn_param)

    s_p=[dict(lr_mult=1,decay_mult=0),dict(lr_mult=2,decay_mult=0)]
    net["conv1/scale"] = l.Scale(net["conv1/bn"],in_place=True,bias_term=True,param=s_p,filler=dict(value=1),bias_filler=dict(value=0))

    net["conv1/relu"] = l.Relu(net["conv1/scale"],in_place=True)

    net.pool1 = l.Pooling(net["conv1/relu"],pool=p.Pooling.MAX,kernel_size=2,stride=2)
    print net.to_proto()

2. 第二种是我这种写法，我个人觉得这种写法比较好，不用记那么多接口参数。其主要思想就是写出基本的conv,bn，relu等结构，然后定义block，最后统一连接好各个block.

要特别注意的点是，self.last的更新一定要正确。在复杂的block结尾可以用assert来确保net的传递正确性。

 

 

2018.07.10 caffePython接口进行数据可视化

 代码是以自己稍加改进的mobilenet_ssd为例，希望看到几个检测层的输出情况，从而决定如何做fuse。以conv11为例。

import numpy as np
import sys,os
import cv2
root = "/home/its/ssd-depthwize/caffe/python/"
sys.path.append(root)
import caffe
import matplotlib.pyplot as plt

def preposs(img):
    img = cv2.resize(img, (308, 308))
    img = img.transpose([2, 0, 1])
    img = (img - 127.5) / 0.007843
    img = img.astype(np.float32)
    return img

def vis_square(data):
    """Take an array of shape (n, height, width) or (n, height, width, 3)
       and visualize each (height, width) thing in a grid of size approx. sqrt(n) by sqrt(n)"""

    # normalize data for display
    data = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())

    # force the number of filters to be square
    n = int(np.ceil(np.sqrt(data.shape[0])))
    padding = (((0, n ** 2 - data.shape[0]),
                (0, 1), (0, 1))  # add some space between filters
               + ((0, 0),) * (data.ndim - 3))  # don't pad the last dimension (if there is one)
    data = np.pad(data, padding, mode='constant', constant_values=1)  # pad with ones (white)

    # tile the filters into an image
    data = data.reshape((n, n) + data.shape[1:]).transpose((0, 2, 1, 3) + tuple(range(4, data.ndim + 1)))
    data = data.reshape((n * data.shape[1], n * data.shape[3]) + data.shape[4:])

    cv2.imshow("conv11",data)
    cv2.waitKey(0)


def show(net,img):
    net.blobs["data"].data[...] = img
    net.forward()
    data_l = net.blobs["conv11"].data
    data_l = data_l.squeeze()
    vis_square(data_l)

if __name__ == "__main__":
    img = cv2.imread("004545.jpg")
    img = preposs(img)

    p = "MobileNetSSD_test.prototxt"
    m = "_iter_17000.caffemodel"
    caffe.set_mode_gpu()
    net = caffe.Net(p,m,caffe.TEST)

    show(net,img)

 数据预处理，我没有采用caffe自带的方法，也就是caffe.io.load_image()，和一堆transform。使用方法可以参考shicai的mobilenet里面的eval_image.py， github。具体细节参考/caffe/python/caffe/io.py，定义了一堆接口。同目录下的classifier.py作为官方例程也调用了这么些接口。

我是自己写函数来进行预处理操作，注意的点有：1. CV2读取的img就是BRG格式，不是RGB。因此不需要交换channel层内部维度，只需要transpose把channel调到第一个维度即可。2. 注意np.float32的使用。

主要说明一下vis_square函数的作用，其可以可视化卷积核，也可以可视化输出的blob。以blob为例：

首先，n=[sqrt(channel)]+1=23，ceil函数在pool层也用到过。接下来使用np.pad，一来可以是不同的feature map之间可以留个白条做记号，二来是补全channel==n^2.关于pad函数的使用，参考这篇博客。接下里第一个reshape是把(529,21,21)分组为(23,23,21,21)，这个好理解，reshape不改变内部数据排列，单纯地把529channel分成了23“行”和23“列”，每一个元素是21*21的feature map。但是要想在二维图上连续显示出来，这样排列数据可不行(这样的话每个map的数据排在一起，也就导致作图每一行是一个map，显然不行，所以需要按照下图格式重新排列axis。我是倒着理解这个transpose的，数据排列必须改成小行->大行->小列->大列，才可以把这些map展示成正常的上图的输出格式。其实这样的思路在SSD中也有用到，以19*19map为例，loc层输出batch*（6*4）*19*19，此时blob的数据排列是依次排列每个特征图上的点的同一个anchor的同一个偏移坐标。通俗的来说，对于19*19上的每个点，6个prior box的4个坐标信息分布在不同channel的特征图的同一个位置上，所以在flatten之前要把每个点的每个anchor信息放一起，而不是说单纯的24*19*19展开就好了。因此ssd有了permute层，也就相当于transpose。

第二个reshape就好理解了，转化为展示图的height*width即可。

2018.09.04 python代码

经常会看到一些好的函数，现在开始记录一下。

首先生成了一个3*3的升序矩阵，np.random.shuffle()是一个随机矩阵，如果直接输入a，则会按照行随机，但是每行内顺序不变，要想对a所有的元素随机，则需要flatten()函数；np.argmax，np.argmin分别返回np的最大值索引，最小值索引；np.argsort函数当输入一维矩阵时，对所有元素升序排序输出索引表，当输入多维矩阵时，需要直接axis，axis=1按行，默认按照行升序排序，要想对所有元素进行排序得到索引表，需要用flatten()，最后一行的函数是将a所有元素进行升序排序。

np.where返回的是一个元组,元素个数是矩阵的维度,每个元素里面的值对应的是符合条件的值在当前维的索引,所以每个元素的对应的值组合到一起就是符合条件的值的索引; np.empty返回一个和输入shape一样大的array,值一般不为0,所以其实并不是"空"矩阵.给定的shape某个元素可以是0,也能被索引,图片中均给出示例.empty_like是创造一个和给定矩阵一样shape的矩阵;np.hstack和np.vstack是垛堞列和垛堞行,输入只有一个选项,要合并的矩阵放到一个列表里面.

[:-1]可以看成切片;[::-1]是对矩阵最外面维度进行倒序排列,如果是一维矩阵,相当于倒序排列原矩阵.

np.savetxt在存储矩阵数据时,常常用了科学计数法保存,如何修改成其他格式呢?使用fmt. np.savetxt(file,array,fmt="%s")即为保存为字符串类型,fmt=%d,整形,%f,float类型

[[] for _ in range(k)]生成k个小列表

使用mpl_toolkits模块画世界地图.

xlrd读excel快,xlwt写excel不能超过65536行,openpyxl可以写大型excel数据.

f = xlrd.open_workbook("graph.xlsx").sheet_by_name("Sheet")
    data = []
    for i in range(f.nrows):
        if type(f.cell(i,1).value)==float:
            data.append([f.cell(i,j).value for j in range(f.ncols)])

from openpyxl import Workbook
 book = Workbook()
    ws = book.active
    for i in range(1,label.shape[0]+1):
        ws.cell(row=i,column=1,value=label[i-1,0])
    book.save(filename = "1.xlsx")

python的setdefault方法 。参考链接setdefault

pytorch中经常用到OrderedDict.在遍历字典的时候对字典进行操作，经常会报RuntimeError: OrderedDict mutated during iteration错误。例如下面的代码：

from collections import OrderedDict

a=OrderedDict() # a是一个空的有序字典，b是一个已经存在且有键值的字典

for k,v in b.items():

    k_newname = k + "_new"
    b[k_newname] = v  #会报错，因为遍历字典的时候不允许增添键值对，否则循环出出错。应该为a[k_newname] = v

错误很幼稚，但是有时候代码长了还是会犯，在此记录一下。

 

数据集问题解决记录：

1.数据集中样本不均衡问题；

2.数据集中图片大小差别太大；

 

2018.11.20

花了很长时间写论文，感觉啃了很长时间老本。年底准备好好提升一下自己的工程能力和进行必要的总结，准备明年的找工作，并冲一波ICCV。

1. group conv的一个精髓就在于concat， 如果不concat，换成sum，有效果吗？

其实group的concat换成sum，那就等效于普通的conv了。在resnext论文里有幅图，1,3两种情况最后一个block就相当于我提出的情景；

2. depthwise是一个高效的设计。本人看channel-wise过程是把dw和pw一直看成是一个conv的分解过程。所以在一般input-channel>>9的时候，dw+pw的计算量几乎全在pw上。因此如何降低pw计算量成为了提高小网络效率的关键。1 int8量化pw。ncnn没记错就是这样实现的，具体细节参看代码，我也没怎么用过（任重道远）2. shufflenet使用了group来降低pw计算量，本质是g conv代替conv进一步降低了计算量，（这里的g conv和conv指的是dw+pw合成的conv，其实是不存在的）（用dw分解gconv同样降低了约9倍计算量，其实只要是用dw+pw近似conv就是降低约9倍的计算量），当然第一个1*1也变成了g conv。3. 我自己天马行空想的。1*1卷积无外乎是一个线性加权的作用，弥补传统卷积中不同channel的spatial 过程结果的不一致变成dw后完全一致的缺陷，当然他还能起到升维降维的作用。能不能不要这些参数，直接打到一个加权的目的呢？当需要降维的时候，沿着channel维度做group的avg/max pool，其实这有点像spatial attention，或者说maxout. 需要升维的时候， 沿着channel维度可做或不做gruop的一维线性插值，这样直接就省去了计算量。至于维度不变的情况，要考虑到特征的多样性，不能简单的进行插值这样的操作，我自己拍脑袋还没想到。好想训练一个imagenet的分类模型试验自己的idea，可是我只有一张卡。悲伤脸--。

 

2018.12.24

图像处理操作，很常用，但是真的去写会发现容易出一些小问题，在此随便小结一下。

​

cv2读进来的是BGR顺序的图片，plt显示需要RGB正常的图片，所以显示出来不正常

调换顺序后，输出正常了，此外可以发现调换通道顺序是在第三维进行的，所以很多在cv2.imread之后，接了transpose((2,0,1))，这是为了将通道调到第一维，例如300*300*3 -> 3*300*300。

水平翻转其实是行的像素值倒序排，也就是第二维元素。竖直翻转是列的像素值倒序排列。

 

2019.1.9 pytorch小记

1. param_groups.

spe_params = list(net.loc.parameters()) + list(net.conf.parameters())
spe_params_id = list(map(id,spe_params))
pre_params = list(filter(lambda x: id(x) not in spe_params_id, net.parameters()))
params_group = [{'params': spe_params},
                {'params': pre_params,'lr':0.0}]
optimizer = optim.SGD(params_group, lr=args.lr, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay)

这里net.loc和net.conf已经是modulelist了，所以可以直接写出他们的parameters，如果是几个层，建议用nn.Modulelist转换为一个module的list，然后在后面传入的时候加一个.parareters()即可。

param-groups中每一个元素都有lr,moment,wd等超参数，在调整的时候对每个param_group赋值就好。

param_groups是一个列表，每个元素是一个字典，键是各个超参数。

需要注意的是，冻结某些层的时候，如果BN在里面，running_mean和var还是在更新，要想直接冻死，可以把BN收到CONV里面，完了需要的话再放出来。

2. pytorch0.4中的.data和.detach()的区别：参考链接,主要是说, 相同点有,都返回一个requires_grad=False的tensor,且都和原tensor共享内存,即一动全动.不同点: autograd不会跟踪.data的计算,但是会跟踪.detach().也就是说,对于tensor X, 用data方法改变了X的值(例如inplace),反向传播的时候并不知道改变了,还是把X的值直接来过来用,但是detach会让反向传播了解到X的值发生了改变,从而语法报错.

实验表明,大多数情况下data和detach结果都是一样的,只有少数情况用data后计算的梯度不对.

a = torch.rand(5, requires_grad = True)
out = a.tanh() # tanh和sigmod会报错,其他均不会报错,不管是引入其他变量的计算还是a**2等运算
c = out.detach()
c += 1
out.sum().backward()
#在CNN中经测试,两种方法也没明显差异,但是鉴于有些情况下data会出错,所以建议用detach而不是data.

3, pytorch中的backward, 当一个非标量的tensor T 调用backward方法时, 需要传入一个与T维度相等的权重tensor W.

x = torch.randn(3, requires_grad=True)
y = x * 2
gradients = torch.FloatTensor([0.1, 1.0, 0.0001])
y.backward(gradients)
print(x.grad)

output: tensor([0.2000, 2.0000, 0.0002])

参考链接1, 链接2

 

2019.04.20 交叉熵损失函数的简要实现

下面代码段表示a是网络输出的类别预测矩阵，4个anchor, 3个类别，b是每个anchor应该对应的类别，ce是交叉熵。

import torch 
a = torch.rand(4,3)
b = torch.tensor([0,1,2,0])
print('predict:',a)
print('class:',b)
import torch.nn.functional as F
ce = F.cross_entropy(a, b, size_average=False)
print ('CE:',ce)


output: 
predict: ([[0.3139, 0.3682, 0.2602],
          [0.0739, 0.5971, 0.2072],
          [0.6904, 0.3558, 0.7140],
          [0.5112, 0.8050, 0.5738]])
class: tensor([0,
               1,
               2,
               0,])
CE: 4.1292

下面的代码段是自己实现CE的过程，实际在计算softmax分数时，讲预测矩阵都减去其最大值得到新的预测矩阵，使得指数项值在0-1之间。其实并不需要计算出实际的softmax分数，按照下面的公式推算出即可。 

def log_sum_exp(x):
    x_max = x.data.max()
    return torch.log(torch.sum(torch.exp(x-x_max), 1, keepdim=True)) + x_max
torch.sum(log_sum_exp(a) - a.gather(1, b.view(-1, 1)))


output:
tensor(4.1292)

gather函数便是返回了xij的值，就是第i个anchor在正确类别j上的网络输出的预测值。参考链接

 

2019.5.12

smooth l1 loss

最近做一个项目涉及到loss的修改。在此总结一下smoothl1 loss的特点和设计类似于smoothl1回归损失函数的几个原则，

1.为什么用smoothl1？ 

smoothl1是在faster rcnn中引入的。训练初期的outlier（离群点）多，loss较大，如果不加以限制，很容易grad过大，从而跑飞，所以适合用L1损失（grad==1）。训练中后期inlier与GT较为接近，如果grad仍然为常值不利于收敛到一个更好的值，此外对于不是outlier的样本，loss大的应该给予大的grad，loss小应该grad小，所以适合用L2损失。Libra RCNN提出的改进smoothl1，因为在训练过程中发现回归的梯度大部分被outlier主导了（因为他们的梯度等于max，常值1），所以将smoothl1的grad的线性部分改为log函数，增大与max的接近程度（log函数是凸函数），增大inlier的grad.

2.如何设计一个类似smoothl1的损失函数呢？

在引入reputlion loss到ssd里面时，有一项是需要对 所有正的anchors与和其第二大Iou的GT 之间的IOG进行约束，IOG的范围是[0,1]，因此smoothl1不再适用，所以需要自己设计一个类似于smoothl1的距离度量函数，个人觉得主要有以下三点需要考虑：

 

• 过原点。x=0时，loss=0毋庸置疑；
• 是一个连续函数，也就是说两段函数在间断点的函数值相等，且需为单增函数，保证x越大，loss越大
• 导函数第一段是一个增函数，第二段是一个常函数（保证outlier不会跑飞），且在连接处导数相等（否则函数 不连续，违反上一条规则）。
• 以上均是对于x>0的情况进行讨论，x<0时，按道理说grad的图像应该是关于y轴对称，因为此时x越大其实越是inlier，grad应该越小，所以从这个角度来说，smoothl1的设计是不妥的，libra才是正确的。同理，函数的图像也应该是关于Y轴对称

Pytorch相关操作

• gather和scatter_.  gather是从一个现有的张量A中按照指定的索引取出一些值从而得到最终的张量，输出的shape和索引矩阵的shape相等。torch和tensor均具有gather方法。scatter_只有张量具有该方法，torch没有。表示对给定的张量A，按照索引将另一个同索引矩阵相同shape的赋值矩阵填到A中。

• hook。用以variable的register_hook和用在module上的register_forward_hook和register_backward_hook。建议使用register_hook。register_forward_hook的grad_in和grad_out均是正确的，但是register_backward_hook的grad_in是不正确的，不是model的input的grad，而是module的最后一次操作的grad,但是它的grad_out是正确的。register_hook只返回变量的grad，不返回value。插hook的所有操作需要在将数据x传到net之前注册好，然后再backward()结束后删除句柄  (调用.remove)
• module,children,state_dict, parameters等遍历model的方法比较。
• collate_fn定义了如何取样本，dataloader按照dataset（或者自己重写的dataset）中的getitem方法获取img和target，然后按照一一对应的方式，将batch个一一打包成元组，格式：（（img，target），（），……），但是常常我们需要自定义读取方式，比如img和target分开， 但可以对应上，就需要自己写collate_fn方法。此处可能会用到torch.stack方法，这个函数和torch.cat不同，后者不改变张量轴的个数，但是stack增加1个轴，可以给定增加的轴位于第几维，若给定0，则表示按照depth方向堆叠原tensor, tensor的内容不改变。