《基于Tensorflow的知识图谱实战》 --- CIFAR-10、CIFAR-100数据集解析和可视化

⚽开发平台：jupyter lab
运行环境：python3、tensorflow2.x

说明：CIFAR-10、CIFAR-100是两个常用的图像分类数据集。
（1）原因：因为其经常被使用，很多库都有该数据集的加载方法，一般直接调用即可直接构造训练、测试数据集。
（2）问题：然而，这两个数据集到底长什么样子，我们如何用自己的方法把它提取出来呢？
（3）该文章目的：今天，就尝试用我们自定义的方法来提取数据集中的图片、标签、文件名等信息，并进行一个可视化。

1. 数据集获取

下载地址：
CIFAR-10：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
CIFAR-100：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-100-python.tar.gz

2.数据及文件目录结构

CIFAR-10以及CIFAR-100均是通过将图片数据拉伸到3072维，然后堆叠起来，与其对应的label和文件名以字典形式存储起来，然后序列化到文件中的。
序列化之后的文件目录结构分别如下所示：

可见:
（1）CIFAR-10是把训练集分为5个batch，测试集单独一个batch；
（2）CIFAR-100是训练集、测试集分别一个batch；batchs.meta、meta分别存储的是CIFAR-100、CIFAR-100的类别数据。

3.数据集存储数据结构

（1）我们可以利用pickle对文件进行反序列化，以查看其数据结构：

import pickle
filename = '../cifar10/cifar-10-batches-py/test_batch'
with open(filename,'rb') as f:
    dataset = pickle.load(f, encoding='bytes')
    print(type(dataset))
 
# out: 

（2）运行上述代码即可打印出数据结构。可以发现是dict类型的，然后即可打印出其keys:

print(dataset.keys())
# out: dict_keys([b'batch_label', b'labels', b'data', b'filenames'])

（3）根据key即可提取相应的数据.

data = dataset[b'data']
labels = dataset[b'labels']
img_names = dataset[b'filenames']

其他的文件类似，可以通过这种方式提取数据结构及其内容。现给出我得到的信息：

• CIFAR-10有10个类别，CIFAR-100有20个大类别、100个小类别；
• 两个数据集的训练、测试集均分别为：50000、10000；
• 图像数据均为拉伸到3072位的数组，需要reshape到33232，3个通道的顺序为：RGB；

4.提取数据

4.1 提取类别信息

def load_labels_name(filename):
    """使用pickle反序列化labels文件，得到存储内容
        cifar10的label文件为“batches.meta”，cifar100则为“meta”
        反序列化之后得到字典对象，可根据key取出相应内容
    """
    with open(filename, 'rb') as f:
        obj = pickle.load(f)
    return obj

file_name ='./datasets/cifar-10-python/cifar-10-batches-py/batches.meta'
file_data = load_labels_name(file_name)
file_data

• 以该文件为例，使用上述方法提取的信息为：

{'num_cases_per_batch': 10000,
'label_names': ['airplane',
 'automobile',
 'bird',
 'cat',
 'deer',
 'dog',
 'frog',
 'horse',
 'ship',
 'truck'],
'num_vis': 3072}

4.2 提取图像、标签、文件名

def load_data_cifar(filename, mode='cifar10'):
   """ load data and labels information from cifar10 and cifar100
   cifar10 keys(): dict_keys([b'batch_label', b'labels', b'data', b'filenames'])
   cifar100 keys(): dict_keys([b'filenames', b'batch_label', b'fine_labels', b'coarse_labels', b'data'])
   """
   with open(filename,'rb') as f:
       dataset = pickle.load(f, encoding='bytes')
       if mode == 'cifar10':
           data = dataset[b'data']
           labels = dataset[b'labels']
           img_names = dataset[b'filenames']
       elif mode == 'cifar100':
           data = dataset[b'data']
           labels = dataset[b'fine_labels']
           img_names = dataset[b'filenames']
       else:
           print("mode should be in ['cifar10', 'cifar100']")
           return None, None, None
       
   return data, labels, img_names

该方法可以提取一个batch文件中的图像、标签、文件名信息并返回。
其中:
（1）返回的data是N*3072维的，每一行代表一张图片；
（2）label为类别标签，如果是CIFAR-100，返回的是数值范围在0~99之间的一个列表，为100类的小类别
（3）可修改“labels = dataset[b’fine_labels’]”这行代码为“labels = dataset[b’coarse_labels’]”来提取大类别。

5.将图片数组转换为图片

• 通过4.2节中的代码，可以提取图像的数据，对该数据进行reshape，可以得到[channel, width, height]格式的数组：

imgs_cifar10_train = data_cifar10_train.reshape(data_cifar10_train.shape[0],3,32,32)

• 对每个这样的数组可分别转换为一张图片：

def to_pil(data):
    r = Image.fromarray(data[0])
    g = Image.fromarray(data[1])
    b = Image.fromarray(data[2])
    pil_img = Image.merge('RGB', (r,g,b))
    return pil_img

6. 可视化每个类别的样本

### 可视化代码
def random_visualize(imgs, labels, label_names):
    figure = plt.figure(figsize=(len(label_names),10))
    idxs = list(range(len(imgs)))
    np.random.shuffle(idxs)
    count = [0]*len(label_names)
    for idx in idxs:
        label = labels[idx]
        if count[label]>=10:
            continue
        if sum(count)>10 * len(label_names):
            break
        
        img = to_pil(imgs[idx])
        label_name = label_names[label]
        
        subplot_idx = count[label] * len(label_names) + label + 1
        print(label, subplot_idx)
        plt.subplot(10,len(label_names), subplot_idx)
        plt.imshow(img)
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
        if count[label] == 0:
            plt.title(label_name)
 
        count[label] += 1   
    plt.show()

上述方法中，每个类别随机选取10个样本，按列排列，每一列代表一个类。
可将从两个数据集提取的图片、标签以及对应类别送入其中，即可画出可视化的图片。

7. 完整代码及其可视化结果

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Aug 12 16:23:45 2020
@author: LWS
从cifar10以及cifar100的序列化文件中，提取图片以及标签、文件名等信息
"""
 
import os
import pickle
#import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
def load_labels_name(filename):
    """使用pickle反序列化labels文件，得到存储内容
        cifar10的label文件为“batches.meta”，cifar100则为“meta”
        反序列化之后得到字典对象，可根据key取出相应内容
    """
    with open(filename, 'rb') as f:
        obj = pickle.load(f)
    return obj
        
def load_data_cifar(filename, mode='cifar10'):
    """ load data and labels information from cifar10 and cifar100
    cifar10 keys(): dict_keys([b'batch_label', b'labels', b'data', b'filenames'])
    cifar100 keys(): dict_keys([b'filenames', b'batch_label', b'fine_labels', b'coarse_labels', b'data'])
    """
    with open(filename,'rb') as f:
        dataset = pickle.load(f, encoding='bytes')
        if mode == 'cifar10':
            data = dataset[b'data']
            labels = dataset[b'labels']
            img_names = dataset[b'filenames']
        elif mode == 'cifar100':
            data = dataset[b'data']
            labels = dataset[b'fine_labels']
            img_names = dataset[b'filenames']
        else:
            print("mode should be in ['cifar10', 'cifar100']")
            return None, None, None
        
    return data, labels, img_names
 
def load_cifar10(cifar10_path, mode = 'train'):
    
    if mode == "train":
        data_all = np.empty(shape=[0, 3072],dtype=np.uint8)
        labels_all = []
        img_names_all = []
        for i in range(1,6):
            filename = os.path.join(cifar10_path, 'data_batch_'+str(i)).replace('\\','/')
            print("Loading {}".format(filename))
            data, labels, img_names = load_data_cifar(filename, mode='cifar10')
            data_all = np.vstack((data_all, data))
            labels_all += labels
            img_names_all += img_names
        return data_all,labels_all,img_names_all
    elif mode == "test":
        filename = os.path.join(cifar10_path, 'test_batch').replace('\\','/')
        print("Loading {}".format(filename))
        return load_data_cifar(filename, mode='cifar10')
        
 
def load_cifar100(cifar100_path, mode = 'train'):
    if mode == "train":
        filename = os.path.join(cifar100_path, 'train')
        print("Loading {}".format(filename))
        data, labels, img_names = load_data_cifar(filename, mode='cifar100')
    elif mode == "test":
        filename = os.path.join(cifar100_path, 'test')
        print("Loading {}".format(filename))
        data, labels, img_names = load_data_cifar(filename, mode='cifar100')
    else:
        print("mode should be in ['train', 'test']")
        return None, None, None
    
    return data, labels, img_names
    
def to_pil(data):
    r = Image.fromarray(data[0])
    g = Image.fromarray(data[1])
    b = Image.fromarray(data[2])
    pil_img = Image.merge('RGB', (r,g,b))
    return pil_img
 
def random_visualize(imgs, labels, label_names):
    figure = plt.figure(figsize=(len(label_names),10))
    idxs = list(range(len(imgs)))
    np.random.shuffle(idxs)
    count = [0]*len(label_names)
    for idx in idxs:
        label = labels[idx]
        if count[label]>=10:
            continue
        if sum(count)>10 * len(label_names):
            break
        
        img = to_pil(imgs[idx])
        label_name = label_names[label]
        
        subplot_idx = count[label] * len(label_names) + label + 1
        print(label, subplot_idx)
        plt.subplot(10,len(label_names), subplot_idx)
        plt.imshow(img)
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
        if count[label] == 0:
            plt.title(label_name)
 
        count[label] += 1
    
    plt.show()
        
### 主函数
if __name__ == "__main__":
    # 修改为你的数据集存放路径
    cifar10_path = "../cifar10/cifar-10-batches-py"
    cifar100_path = "../cifar100/cifar-100-python"
    
    obj_cifar10 = load_labels_name(os.path.join(cifar10_path, 'batches.meta')) # label_names、num_cases_per_batch、num_vis
    obj_cifar100 = load_labels_name(os.path.join(cifar100_path, 'meta')) # coarse_label_names、fine_label_names
    
 
    # 提取cifar10、cifar100的图片数据、标签、文件名
    data_cifar10_train,labels_cifar10_train,img_names_cifar10_train = \
                                load_cifar10(cifar10_path, mode='train')
    data_cifar10_test,labels_cifar10_test,img_names_cifar10_test = \
                                load_cifar10(cifar10_path, mode='test')
    imgs_cifar10_train = data_cifar10_train.reshape(data_cifar10_train.shape[0],3,32,32)
    imgs_cifar10_test = data_cifar10_test.reshape(data_cifar10_test.shape[0],3,32,32)
    
    data_cifar100_train,labels_cifar100_train,img_names_cifar100_train = \
                                load_cifar100(cifar100_path, mode = 'train')
    data_cifar100_test,labels_cifar100_test,img_names_cifar100_test = \
                                load_cifar100(cifar100_path, mode = 'test')
    imgs_cifar100_train = data_cifar100_train.reshape(data_cifar100_train.shape[0],3,32,32)
    imgs_cifar100_test = data_cifar100_test.reshape(data_cifar100_test.shape[0],3,32,32)
 
    # visualize fro cifar10
    label_names_cifar10 = obj_cifar10['label_names']
    random_visualize(imgs=imgs_cifar10_train, 
                     labels=labels_cifar10_train, 
                     label_names=label_names_cifar10)
    
    # visualize fro cifar100
    label_names_cifar100 = obj_cifar100['fine_label_names']
    random_visualize(imgs=imgs_cifar100_train, 
                     labels=labels_cifar100_train, 
                     label_names=label_names_cifar100)

• 可视化结果如下（每类只可视化十个样本）：
  
  
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  版权声明：本文为CSDN博主「叶舟」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
  原文链接：https://blog.csdn.net/oYeZhou/article/details/107999081