机器学习&&深度学习——图像分类数据集

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er
上期文章：机器学习&&深度学习——softmax回归（下）
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希望文章对你们有所帮助

我们使用Fashion-MNIST数据集，来作为我们的图像分类数据集。

import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
from d2l import torch as d2l

d2l.use_svg_display()  # 使用svg来显示图片，清晰度会更高一些

读取数据集

可以通过框架内的内置函数将数据集下载并读取到内存中。

# 通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式，
# 并除以255使得所有像素的数值均在0～1之间（归一化）
trans = transforms.ToTensor()
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root="D:/Python/pytorch/data", train=True, transform=trans, download=True)
mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root="D:/Python/pytorch/data", train=False, transform=trans, download=True)

运行了好一会：

Fashion-MNIST由10个类别的图像组成， 每个类别由训练数据集中的6000张图像 和测试数据集中的1000张图像组成。 因此，训练集和测试集分别包含60000和10000张图像。 测试数据集不会用于训练，只用于评估模型性能。

print(len(mnist_train), len(mnist_test))

输出：

60000 10000

每个输入图像的高度和宽度都为28像素。数据集由灰度图像组成，其通道数为1。

print(mnist_train[0][0].shape)

输出：

torch.Size([1, 28, 28])

为方便，之后的图像的形状都记为h×w。
Fashion-MNIST中包含的10个类别，包括T恤、裤子、外套等等。下面函数将会用于在数字标签索引及其文本名称之间进行转换。

def get_fashion_mnist_labels(labels):  #@save
    """返回Fashion-MNIST数据集的文本标签"""
    text_labels = ['t-shirt', 'trouser', 'pullover', 'dress', 'coat',
                   'sandal', 'shirt', 'sneaker', 'bag', 'ankle boot']
    return [text_labels[int(i)] for i in labels]

现在可以创建一个函数来可视化这些样本：

def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5):  #@save
    """绘制图像列表"""
    figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)
    _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)
    axes = axes.flatten()
    for i, (ax, img) in enumerate(zip(axes, imgs)):
        if torch.is_tensor(img):
            # 图片张量
            ax.imshow(img.numpy())
        else:
            # PIL图片
            ax.imshow(img)
        ax.axes.get_xaxis().set_visible(False)
        ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)
        if titles:
            ax.set_title(titles[i])
    return axes

X, y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18)))
show_images(X.reshape(18, 28, 28), 2, 9, titles=get_fashion_mnist_labels(y))
d2l.plt.show()

读取小批量

为了使我们在读取训练集和测试集时更容易，我们使用内置的数据迭代器，而不是从0开始创建。在每次迭代时，数据加载起每次都会读取一小批量的数据，大小为batch_size。通过内置数据迭代器，我们可以随机打乱所有样本，从而无偏见地读取小批量。

batch_size = 256

def get_dataloader_workers():  #@save
    """使用4个进程来读取数据"""
    return 4

train_iter = data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True,
                                 num_workers=get_dataloader_workers())

整合所有组件

先定义load_data_fashion_mnist函数，用于获取和读取Fashion-MNIST数据集。这个函数返回训练集和验证集的数据迭代器。此外，这个函数还接受一个可选参数resize，用来将图像大小调整为另一种形状。

def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):  #@save
    """下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中"""
    trans = [transforms.ToTensor()]
    if resize:
        trans.insert(0, transforms.Resize(resize))
    trans = transforms.Compose(trans)
    mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(
        root="D:/Python/pytorch/data", train=True, transform=trans, download=True)
    mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(
        root="D:/Python/pytorch/data", train=False, transform=trans, download=True)
    return (data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True,
                            num_workers=get_dataloader_workers()),
            data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False,
                            num_workers=get_dataloader_workers()))