百度飞桨坚持21天深度学习架构训练营之MNIST手写识别之【数据处理】

概述

在工业实践中，我们面临的任务和数据环境千差万别，通常需要自己编写适合当前任务的数据处理程序，一般涉及如下三个环节：

• 读入数据并划分数据集
• 生成批次数据并训练样本集乱序
• 校验数据有效性

1.读入数据并划分数据集

在实际应用中，保存到本地的数据存储格式多种多样，如MNIST数据集以json格式存储在本地。

# 声明数据集文件位置
datafile = './work/mnist.json.gz'
print('loading mnist dataset from {} ......'.format(datafile))
# 加载json数据文件
data = json.load(gzip.open(datafile))
print('mnist dataset load done')
# 读取到的数据区分训练集，验证集，测试集
train_set, val_set, eval_set = data

# 数据集相关参数，图片高度IMG_ROWS, 图片宽度IMG_COLS
IMG_ROWS = 28
IMG_COLS = 28

# 打印数据信息
imgs, labels = train_set[0], train_set[1]
print("训练数据集数量: ", len(imgs))

# 观察验证集数量
imgs, labels = val_set[0], val_set[1]
print("验证数据集数量: ", len(imgs))

# 观察测试集数量
imgs, labels = val= eval_set[0], eval_set[1]
print("测试数据集数量: ", len(imgs))

loading mnist dataset from ./work/mnist.json.gz ......
mnist dataset load done
训练数据集数量:  50000
验证数据集数量:  10000
测试数据集数量:  10000

2.训练样本乱序、生成批次数据

imgs, labels = train_set[0], train_set[1]
print("训练数据集数量: ", len(imgs))
# 获得数据集长度
imgs_length = len(imgs)
# 定义数据集每个数据的序号，根据序号读取数据
index_list = list(range(imgs_length))
# 读入数据时用到的批次大小
BATCHSIZE = 100

# 随机打乱训练数据的索引序号
random.shuffle(index_list)

# 定义数据生成器，返回批次数据
def data_generator():

    imgs_list = []
    labels_list = []
    for i in index_list:
        # 将数据处理成期望的格式，比如类型为float32，shape为[1, 28, 28]
        img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype('float32')
        label = np.reshape(labels[i], [1]).astype('float32')
        imgs_list.append(img) 
        labels_list.append(label)
        if len(imgs_list) == BATCHSIZE:
            # 获得一个batchsize的数据，并返回
            yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list)
            # 清空数据读取列表
            imgs_list = []
            labels_list = []

    # 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE，
    # 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batch
    if len(imgs_list) > 0:
        yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list)
    return data_generator

训练数据集数量:  50000

打印第一个batch的维度

# 声明数据读取函数，从训练集中读取数据
train_loader = data_generator
# 以迭代的形式读取数据
for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
    image_data, label_data = data
    if batch_id == 0:
        # 打印数据shape和类型
        print("打印第一个batch数据的维度:")
        print("图像维度: {}, 标签维度: {}".format(image_data.shape, label_data.shape))
    break

打印第一个batch数据的维度:
图像维度: (100, 1, 28, 28), 标签维度: (100, 1)

3.校验数据有效性

在实际应用中，原始数据可能存在标注不准确、数据杂乱或格式不统一等情况。因此在完成数据处理流程后，还需要进行数据校验，一般有两种方式：

• 机器校验：加入一些校验和清理数据的操作。
• 人工校验：先打印数据输出结果，观察是否是设置的格式；再从训练的结果验证数据处理和读取的有效性。

机器校验

如下代码所示，如果数据集中的图片数量和标签数量不等，说明数据逻辑存在问题，可使用 assert 语句校验图像数量和标签数据是否一致。

    imgs_length = len(imgs)

    assert len(imgs) == len(labels), \
          "length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})".format(len(imgs), len(label))

人工校验

人工校验是指打印数据输出结果，观察是否是预期的格式。实现数据处理和加载函数后，我们可以调用它读取一次数据，观察数据的shape和类型是否与函数中设置的一致。

# 声明数据读取函数，从训练集中读取数据
train_loader = data_generator
# 以迭代的形式读取数据
for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
    image_data, label_data = data
    if batch_id == 0:
        # 打印数据shape和类型
        print("打印第一个batch数据的维度，以及数据的类型:")
        print("图像维度: {}, 标签维度: {}, 图像数据类型: {}, 标签数据类型: {}".format(image_data.shape, label_data.shape, type(image_data), type(label_data)))
    break

打印第一个batch数据的维度，以及数据的类型:
图像维度: (100, 1, 28, 28), 标签维度: (100, 1), 图像数据类型: , 标签数据类型: 

封装数据读取与处理函数

整套流程实现为：

def load_data(mode='train'):
    datafile = './work/mnist.json.gz'
    print('loading mnist dataset from {} ......'.format(datafile))
    # 加载json数据文件
    data = json.load(gzip.open(datafile))
    print('mnist dataset load done')
   
    # 读取到的数据区分训练集，验证集，测试集
    train_set, val_set, eval_set = data
    if mode=='train':
        # 获得训练数据集
        imgs, labels = train_set[0], train_set[1]
    elif mode=='valid':
        # 获得验证数据集
        imgs, labels = val_set[0], val_set[1]
    elif mode=='eval':
        # 获得测试数据集
        imgs, labels = eval_set[0], eval_set[1]
    else:
        raise Exception("mode can only be one of ['train', 'valid', 'eval']")
    print("训练数据集数量: ", len(imgs))
    
    # 校验数据
    imgs_length = len(imgs)

    assert len(imgs) == len(labels), \
          "length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})".format(len(imgs), len(label))
    
    # 获得数据集长度
    imgs_length = len(imgs)
    
    # 定义数据集每个数据的序号，根据序号读取数据
    index_list = list(range(imgs_length))
    # 读入数据时用到的批次大小
    BATCHSIZE = 100
    
    # 定义数据生成器
    def data_generator():
        if mode == 'train':
            # 训练模式下打乱数据
            random.shuffle(index_list)
        imgs_list = []
        labels_list = []
        for i in index_list:
            # 将数据处理成希望的格式，比如类型为float32，shape为[1, 28, 28]
            img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype('float32')
            label = np.reshape(labels[i], [1]).astype('float32')
            imgs_list.append(img) 
            labels_list.append(label)
            if len(imgs_list) == BATCHSIZE:
                # 获得一个batchsize的数据，并返回
                yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list)
                # 清空数据读取列表
                imgs_list = []
                labels_list = []
    
        # 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE，
        # 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batch
        if len(imgs_list) > 0:
            yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list)
    return data_generator

下面定义一层神经网络，利用定义好的数据处理函数，完成神经网络的训练

#数据处理部分之后的代码，数据读取的部分调用Load_data函数
# 定义网络结构，同上一节所使用的网络结构
class MNIST(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self):
        super(MNIST, self).__init__()
        self.fc = Linear(input_dim=784, output_dim=1, act=None)

    def forward(self, inputs):
        inputs = fluid.layers.reshape(inputs, (-1, 784))
        outputs = self.fc(inputs)
        return outputs

# 训练配置，并启动训练过程
with fluid.dygraph.guard():
    model = MNIST()
    model.train()
    #调用加载数据的函数
    train_loader = load_data('train')
    optimizer = fluid.optimizer.SGDOptimizer(learning_rate=0.001, parameter_list=model.parameters())
    EPOCH_NUM = 10
    for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
        for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
            #准备数据，变得更加简洁
            image_data, label_data = data
            image = fluid.dygraph.to_variable(image_data)
            label = fluid.dygraph.to_variable(label_data)
            
            #前向计算的过程
            predict = model(image)
            
            #计算损失，取一个批次样本损失的平均值
            loss = fluid.layers.square_error_cost(predict, label)
            avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
            
            #每训练了200批次的数据，打印下当前Loss的情况
            if batch_id % 200 == 0:
                print("epoch: {}, batch: {}, loss is: {}".format(epoch_id, batch_id, avg_loss.numpy()))
            
            #后向传播，更新参数的过程
            avg_loss.backward()
            optimizer.minimize(avg_loss)
            model.clear_gradients()

    #保存模型参数
    fluid.save_dygraph(model.state_dict(), 'mnist')