Pytorch学习Day04[连载]

数据增强是对训练集进行变换，使得训练集更丰富，从而让模型更具有泛化能力
先放公共部分

import os
import numpy as np
import torch
import random
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision.transforms as transforms
from tools.my_dataset import RMBDataset
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt

def set_seed(seed=1):
    random.seed(seed)
    np.random.seed(seed)
    torch.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed(seed)


set_seed(1)  # 设置随机种子

# 参数设置
MAX_EPOCH = 10
BATCH_SIZE = 1
LR = 0.01
log_interval = 10
val_interval = 1
rmb_label = {"1": 0, "100": 1}

喂入数据

split_dir = os.path.join("..", "..","classification_RMB", "rmb_split")
train_dir = os.path.join(split_dir, "train")
valid_dir = os.path.join(split_dir, "valid")

# 构建MyDataset实例
train_data = RMBDataset(data_dir=train_dir, transform=train_transform)

# 构建DataLoder
train_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

以下将以这部分进行展开

train_transform=transforms.Compose([
	transforms.Resize((224, 224)),
	变换接口
	transforms.ToTensor(),#视情况而定
    transforms.Normalize(norm_mean, norm_std),
    ])

四维可视化版本：

for epoch in range(MAX_EPOCH):
    for i, data in enumerate(train_loader):

        inputs, labels = data   # B C H W

        img_tensor = inputs[0, ...]     # C H W   torch.Size([1, 3, 512, 512]) #1是batch_Size
        img = transform_invert(img_tensor, train_transform)
        plt.imshow(img)
        plt.show()
        plt.pause(0.5)
        plt.close()

五维可视化版本：

for epoch in range(MAX_EPOCH):
    for i, data in enumerate(train_loader):
    	inputs, labels = data
        bs, ncrops, c, h, w = inputs.shape
        for n in range(ncrops):#ncrops就是原图切出的的5块 fivecrop
            img_tensor = inputs[0, n, ...]  # C H W
            img = transform_invert(img_tensor, train_transform)
            plt.imshow(img)
            plt.show()
            plt.pause(1)

一、transforms——变换

1、Crop(裁剪）

1）CenterCrop

transforms.CenterCrop(196),#从中心开始裁剪得出196*196尺寸

如果超出224，如填入512，则仍然进行中心裁剪，不过剩余部分用黑色填充

2）RandomCrop

size:所需要裁剪图像尺寸，padding:设置填充大小，当为a时，上下左右均填充a个像素，当为(a,b) 上下填充b个像素，左右填充a个像素。pad_if_need 若图像小于设定size,则填充
随机裁剪分为四大模式：constant（默认），像素由fill设定，edge:像素值由图像边缘像素决定，reflect：镜像填充，最后一个像素不进行镜像变换如：[1,2,3,4]->[3,2,|1|,2,3|,4|,3,2]
symmetric: 最后一个像素镜像，如：[1,2,3,4]->[2,1|,1,2|,3,4|,4,3|]

transforms.CenterCrop(196),#从中心开始裁剪得出196*196尺寸

transforms.RandomCrop(224, padding=16, fill=(255, 0, 0))

transforms.RandomCrop(512, pad_if_needed=True)

#用最边缘的像素点对边界区域填充

transforms.RandomCrop(224, padding=64, padding_mode='edge'),

transforms.RandomCrop(224, padding=64, padding_mode='reflect'),

transforms.RandomCrop(1024, padding=1024, padding_mode='symmetric'),

3）RandomResizedCrop

transforms.RandomResizedCrop(size=224, scale=(0.5, 0.5)),

scale随机裁剪面积默认是0.08，1，如0.6则是对原始图像随机选取60%的面积进行裁剪，0.5,0.5 每次都裁剪一半

4）FiveCrop

transforms.FiveCrop(112),

注意这里返回的是tuple需要转回tensor

transforms.Lambda(lambda crops: torch.stack([(transforms.ToTensor()(crop)) for crop in crops])),

这里的逻辑是传入裁剪的crops,然后通过列表推导式将遍历展开，对每个crop进行toTensor转换，然后再用stack堆叠起来返回回去。
记住这里转完后把后面toTensor转换去掉。然后这里还会报错
Exception: Invalid img shape, expected 1 or 3 in axis 2, but got 5!就要注意展示的时候获取几维的向量
最后获取5片东西，上左上右左下右下中间

5）TenCrop

transforms.TenCrop(112, vertical_flip=False), #False 裁剪完成后，进行水平翻转
transforms.Lambda(lambda crops: torch.stack([(transforms.ToTensor()(crop)) for crop in crops])),

2、Flip(翻转）

1）Horizontal Flip

水平翻转

transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),

2）Vertical Flip

transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5),

垂直翻转
这两个所返回的是4维度的tensor

3）RandomRotation

transforms.RandomRotation((90), expand=True)

#矩形框扩大，使得在图片旋转后，还能保留图像像素
#batch=16时，会报尺寸错误，expand=True所以记得要resize

transforms.RandomRotation(30, center=(0, 0), expand=True),

3、Pad(填充）

ransforms.Pad(padding=32, fill=(255, 0, 0), padding_mode='constant')

在这里插入图片描述

transforms.Pad(padding=(8, 16, 32, 64), fill=(255, 0, 0), padding_mode='symmetric'),

4、ColorJitter(图像颜色调整）

transforms.ColorJitter(brightness=0.5),#亮度
transforms.ColorJitter(contrast=0.5),#对比度
transforms.ColorJitter(saturation=0.5),#饱和度
transforms.ColorJitter(hue=0.3),#色相，为a时，[-a,a]选择参数

5、Grayscale(图像灰度化）

transforms.Grayscale(num_output_channels=3),

#num_output_channels只能1或者3，注意通道匹配，可以检查normalize是否3通道normal

6、Affine(仿射变换）

仿射变换是二维线性变换，由五种基本原子变换构成，分别是旋转、平移、缩放、错切和翻转

transforms.RandomAffine(degrees=30),
transforms.RandomAffine(degrees=0, translate=(0.2, 0.2), fillcolor=(255, 0, 0)),#平移，向左平移，fillcolor边缘填充颜色
transforms.RandomAffine(degrees=0, scale=(0.7, 0.7)),#每张图都取70%
transforms.RandomAffine(degrees=0, shear=(0, 0, 0, 45)),#y轴错切
transforms.RandomAffine(degrees=0, shear=90, fillcolor=(255, 0, 0)),

7、Erasing(遮挡）

transforms.ToTensor(),
transforms.RandomErasing(p=1, scale=(0.02, 0.33), ratio=(0.3, 3.3), value=(254/255, 0, 0)),#填充像素值，每个像素值要除以255
transforms.RandomErasing(p=1, scale=(0.02, 0.33), ratio=(0.3, 3.3), value='1234'),#random模式，就会填充任意的像素

二、transforms——操作

1、RandomChoice（随机选择）

transforms.RandomChoice([transforms.RandomVerticalFlip(p=1), transforms.RandomHorizontalFlip(p=1)]),

2、RandomApply

transforms.RandomApply([transforms.RandomAffine(degrees=0, shear=45, fillcolor=(255, 0, 0)),
                            transforms.Grayscale(num_output_channels=3)], p=0.5),
   

3、RandomOrder

transforms.RandomOrder([transforms.RandomRotation(15),
                            transforms.Pad(padding=32),
                            transforms.RandomAffine(degrees=0, translate=(0.01, 0.1), scale=(0.9, 1.1))]),
 

三、自定义transforms——椒盐噪声添加

class AddPepperNoise(object):
	def __init__(self,snr,p=0.9):
		assert isinstance(snr,float) or (isinstance(p,float))
		self.snr=snr
		self.p=p
	

	def __cal__(self,img):
		if random.uniform(0,1)

题外话：
这是我整理最烦躁的时候，觉得真的好没用啊，不过记了就是一个进步。为了更快看懂代码出发