python中中将数据集打乱_Pytorch数据集读入——Dataset类,实现数据集打乱Shuffle
在进行相关平台的练习过程中，由于要自己导入数据集，而导入方法在市面上五花八门，各种库都可以应用，在这个过程中我准备尝试torchvision的库dataset torchvision.datasets.ImageFolder 简单应用起来非常简单，用torchvision.datasets.ImageFolder实现图片的导入，在随后训练过程中用Datalodar处理后可按批次取出训练集
class ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader, is_valid_file=None) ImageFolder有这么几个参数，其中root指的是数据所在的文件夹，其中该文件夹的存储方式应为 root/labels/xxx.jpg 即根据自身分类标签存储在对应标签名的文件夹内 ImageFolder在读入的过程中会自行加好标签，最后形成一对对的数据 另外比较常用的就是transform，表示对于传入图片的预处理，如剪裁，颜色选择等等 比如
transform_t = transforms.Compose([
transforms.Resize([64, 64]),
transforms.Grayscale(num_output_channels=1),
transforms.ToTensor()]
)
具体参数可以上网查看 在之后用DataLodar处理后虽然的确有Shuffle的参数，但是却只是在一个小批次内进行打乱，原本是按照类别存储的，这样的话会导致很严重的过拟合，为了避免这个，我决定常识改写一下Dataset的类(主要是看起来Dataset看起来改写比较顺手...ImageFolder还没有看源码并没要对此下手) 但是Dataset需要读入一个个的训练数据的位置，怎么办呢？我就先写了一个小脚本，生成一个txt文件来存储所有数据的名称(相对路径)，同时在这一步就进行打乱操作【一眼看下去甚至会发现init的classnum参数完全没用上(捂脸
import os
import numpy as np
'''
self.target 顺序存储数据集
self.DataFile 存储根目录
self.s 存储所有数据
self.label 存储所有标签及其对应的值
'''
class create_list():
def __init__(self,root,classnum=2):
self.target=open("./Data.txt",'w')
self.DataFile=root
self.s=[]
self.label={}
self.datanum=0
def create(self):
files=os.listdir(self.DataFile)
for labels in files:
tempdata=os.listdir(self.DataFile+"/"+labels)
self.label[labels]=len(self.label)
for img in tempdata:
self.datanum+=1
self.target.write(self.DataFile+"/"+labels+"/"+img+" "+labels+"\n")
self.s.append([self.DataFile+"/"+labels+"/"+img,labels])
def detail(self):
#查看数据数量以及标签对应
print(self.datanum)
print(self.label)
def get_all(self):
#查看所有数据
print(self.s)
def get_root(self):
#获得根目录
return self.DataFile
def shuffle(self):
#获得打乱的存储txt
shuffle_file=open("./Shuffle_Data.txt",'w')
temp=self.s
np.random.shuffle(temp)
for i in temp:
shuffle_file.write(i[0]+" "+str(i[1])+"\n")
return self.DataFile+"/Shuffle_Data.txt"
def label_id(self,label):
#获得该标签对应的值
return self.label[label]
数据集的存储方式上的要求跟之前的ImageFolder一样 最终会生成一个这样的txt文件
数据集来源于某x光胸片判断... 而Shuffle操作就是为了生成打乱后的txt文件，我写的比较简单粗暴...先将就看吧，生成后大概就是这个样子
至少真正的做到打乱数据了 完成这个以后，就可以用此来帮助DataLodar了 接下来的代码或许比较辣眼睛...但是事实证明是有用的，但是可能Python技巧不太熟练所以就会显得很生涩... 我重现的Dataset类:
from PIL import Image
import torch
class cDataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, datatxt, root="", transform=None, target_transform=None, LabelDic=None):
super(cDataset,self).__init__()
files = open(root + "/" + datatxt, 'r')
self.img=[]
for i in files:
i = i.rstrip()
temp = i.split()
if LabelDic!=None:
self.img.append((temp[0],LabelDic[temp[1]]))
else:
self.img.append((temp[0],temp[0]))
self.transform = transform
self.target_transform = target_transform
def __getitem__(self, index):
files, label = self.img[index]
img = Image.open(files).convert('RGB')
if self.transform is not None:
img = self.transform(img)
return img,label
def __len__(self):
return len(self.img)
其实直接看就能大概看明白，主要也就是要实现类里面的几个方法
class cDataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__():
def __getitem__(self, index):
def __len__(self):
其中getitm类似一次次的取出数据，len就是返回数据集数目 其中init的参数我做了稍许调整，由于我之前的txt内标签是字符串，而为了能让对应生成的tag是所要求的，可以传入一个字典，如: LabelDic={"NORMAL":0,"PNEUMONIA":1} 这样就可以在之后转化为数字的标签，onehot或者怎么怎么样了,,,
原文出处：https://www.cnblogs.com/LOSKI/p/11815670.html