5. PyTorch——数据处理模块

1.数据加载

在PyTorch中，数据加载可通过自定义的数据集对象。数据集对象被抽象为Dataset类，实现自定义的数据集需要继承Dataset，并实现两个Python魔法方法：

• __getitem__：返回一条数据，或一个样本。obj[index]等价于obj.__getitem__(index)
• __len__：返回样本的数量。len(obj)等价于obj.__len__()

这里以Kaggle经典挑战赛"Dogs vs. Cat"的数据为例。"Dogs vs. Cats"是一个分类问题，判断一张图片是狗还是猫，其所有图片都存放在一个文件夹下，根据文件名的前缀判断是狗还是猫。

import numpy as np
import torch as t

import os

from PIL import Image
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import transforms as T

class DogCat(Dataset):
    def __init__(self, root):
        imgs = os.listdir(root)        # 所有图片的相对路径
        self.imgs = [os.path.join(root, img) for img in imgs]    # 这里不实际加载图片，只是指定路径，当调用__getitem__时才会真正读图片

    def __getitem__(self, index):
        img_path = self.imgs[index]
        # dog -> 1, cat -> 0
        label = 1 if 'dog' in img_path.split('/')[-1] else 0
        pil_img = Image.open(img_path)
        array = np.asarray(pil_img)
        data = t.from_numpy(array)
        return data, label

    def __len__(self):
        return len(self.imgs)

dataset = DogCat('data/dogcat/')

for img, label in dataset:
    print(img.size(), img.float().mean(), label)

torch.Size([500, 497, 3]) tensor(106.4915) 0
torch.Size([499, 379, 3]) tensor(171.8085) 0
torch.Size([236, 289, 3]) tensor(130.3004) 0
torch.Size([374, 499, 3]) tensor(115.5177) 0
torch.Size([375, 499, 3]) tensor(116.8139) 1
torch.Size([375, 499, 3]) tensor(150.5079) 1
torch.Size([377, 499, 3]) tensor(151.7174) 1
torch.Size([400, 300, 3]) tensor(128.1550) 1

这里返回的数据不适合实际使用，因其具有如下两方面问题：

• 返回样本的形状不一，因每张图片的大小不一样，这对于需要取batch训练的神经网络来说很不友好
• 返回样本的数值较大，未归一化至[-1, 1]

针对上述问题，PyTorch提供了torchvision¹。它是一个视觉工具包，提供了很多视觉图像处理的工具，其中transforms模块提供了对PIL Image对象和Tensor对象的常用操作。

对PIL Image的操作包括：

• Scale：调整图片尺寸，长宽比保持不变
• CenterCrop、RandomCrop、RandomResizedCrop： 裁剪图片
• Pad：填充
• ToTensor：将PIL Image对象转成Tensor，会自动将[0, 255]归一化至[0, 1]

对Tensor的操作包括：

• Normalize：标准化，即减均值，除以标准差
• ToPILImage：将Tensor转为PIL Image对象

如果要对图片进行多个操作，可通过Compose函数将这些操作拼接起来，类似于nn.Sequential。注意，这些操作定义后是以函数的形式存在，真正使用时需调用它的__call__方法，这点类似于nn.Module。例如要将图片调整为$224\times 224$，首先应构建这个操作trans = Resize((224, 224))，然后调用trans(img)。下面我们就用transforms的这些操作来优化上面实现的dataset。

transform = T.Compose([
    T.Resize(224),              # 缩放图片Image，保持长宽比不变，最短边为224
    T.CenterCrop(224),          # 从图片中间切出224*224的图片
    T.ToTensor(),               # 将图片Image转成Tensor，归一化至[0,1]
    T.Normalize(mean=[.5, .5, .5], std=[.5, .5, .5])      # 标准化至[-1,1]，规定均值和标准差
])

class DogCat(Dataset):
    def __init__(self, root, transform):
        imgs = os.listdir(root)
        self.imgs = [os.path.join(root, img) for img in imgs]
        self.transform = transform

    def __getitem__(self, index):
        img_path = self.imgs[index]
        # dog->0, cat->1
        label = 0 if 'dog' in img_path.split('/')[-1] else 1
        data = Image.open(img_path)
        if self.transform:
            data = self.transform(data)
        return data, label

    def __len__(self):
        return len(self.imgs)

dataset = DogCat('data/dogcat/', transform=transform)

for img, label in dataset:
    print(img.size(), label)

torch.Size([3, 224, 224]) 1
torch.Size([3, 224, 224]) 1
torch.Size([3, 224, 224]) 1
torch.Size([3, 224, 224]) 1
torch.Size([3, 224, 224]) 0
torch.Size([3, 224, 224]) 0
torch.Size([3, 224, 224]) 0
torch.Size([3, 224, 224]) 0

torchvision已经预先实现了常用的Dataset，包括经典的CIFAR-10，以及ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过诸如torchvision.datasets.CIFAR10来调用，具体使用方法请参看官方文档¹。在这里介绍一个会经常使用到的Dataset——ImageFolder，它的实现和上述的DogCat很相似。ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类名，其构造函数如下：

ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader)

它主要有四个参数：

• root：在root指定的路径下寻找图片
• transform：对PIL Image进行的转换操作，transform的输入是使用loader读取图片的返回对象
• target_transform：对label的转换
• loader：给定路径后如何读取图片，默认读取为RGB格式的PIL Image对象

label是按照文件夹名顺序排序后存成字典，即{类名:类序号(从0开始)}，一般来说最好直接将文件夹命名为从0开始的数字，这样会和ImageFolder实际的label一致，如果不是这种命名规范，建议看看self.class_to_idx属性以了解label和文件夹名的映射关系。

from torchvision.datasets import ImageFolder
dataset = ImageFolder('data/dogcat_2/')
dataset.class_to_idx    # cat文件夹的图片对应label 0, dog对应1

{'cat': 0, 'dog': 1}

dataset.imgs     # 所有图片的路径和对应的label

[('data/dogcat_2/cat\\cat.12484.jpg', 0),
 ('data/dogcat_2/cat\\cat.12485.jpg', 0),
 ('data/dogcat_2/cat\\cat.12486.jpg', 0),
 ('data/dogcat_2/cat\\cat.12487.jpg', 0),
 ('data/dogcat_2/dog\\dog.12496.jpg', 1),
 ('data/dogcat_2/dog\\dog.12497.jpg', 1),
 ('data/dogcat_2/dog\\dog.12498.jpg', 1),
 ('data/dogcat_2/dog\\dog.12499.jpg', 1)]

# 没有任何的transform，所以返回的还是PIL Image对象
dataset[0][1]      # 第一维是第几张图，第二维为1返回label
dataset[0][0]      # 为0返回图片数据

# 加上transform
normalize = T.Normalize(mean=[0.4, 0.4, 0.4], std=[0.2, 0.2, 0.2])
transform = T.Compose([
    T.RandomResizedCrop(224),
    T.RandomHorizontalFlip(),
    T.ToTensor(),
    normalize,
])

dataset = ImageFolder('data/dogcat_2/', transform=transform)
dataset[0][0].size()     # 通道数×图片高×图片宽   C×H×W

torch.Size([3, 224, 224])

to_img = T.ToPILImage()
# 0.2和0.4是标准差和均值的近似
to_img(dataset[0][0]*0.2+0.4)

Dataset只负责数据的抽象，一次调用__getitem__只返回一个样本。前面提到过，在训练神经网络时，最好是对一个batch的数据进行操作，同时还需要对数据进行shuffle和并行加速等。对此，PyTorch提供了DataLoader帮助我们实现这些功能。

DataLoader的函数定义如下：
DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False)

• dataset：加载的数据集(Dataset对象)
• batch_size：batch size
• shuffle:：是否将数据打乱
• sampler： 样本抽样，后续会详细介绍
• num_workers：使用多进程加载的进程数，0代表不使用多进程
• collate_fn： 如何将多个样本数据拼接成一个batch，一般使用默认的拼接方式即可
• pin_memory：是否将数据保存在pin memory区，pin memory中的数据转到GPU会快一些
• drop_last：dataset中的数据个数可能不是batch_size的整数倍，drop_last为True会将多出来不足一个batch的数据丢弃

from torch.utils.data import DataLoader

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=3, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)

dataiter = iter(dataloader)
imgs, labels = next(dataiter)
imgs.size()       # bach_size, channel, height, weight

torch.Size([3, 3, 224, 224])

dataloader是一个可迭代的对象，意味着我们可以像使用迭代器一样使用它，例如：

for batch_datas, batch_labels in dataloader:
    train()

或

dataiter = iter(dataloader)
batch_datas, batch_labesl = next(dataiter)

在数据处理中，有时会出现某个样本无法读取等问题，比如某张图片损坏。这时在__getitem__函数中将出现异常，此时最好的解决方案即是将出错的样本剔除。如果实在是遇到这种情况无法处理，则可以返回None对象，然后在Dataloader中实现自定义的collate_fn，将空对象过滤掉。但要注意，在这种情况下dataloader返回的batch数目会少于batch_size。

class NewDogCat(DogCat):     # 继承前面实现的DogCat数据集
    def __getitem__(self, index):
        try:
            # 调用父类的获取函数，即DogCat.__getitem__(self, index)
            return super(NewDogCat, self).__getitem__(index)
        except:
            return None, None

from torch.utils.data.dataloader import default_collate        # 导入默认的拼接方式

def my_collate_fn(batch):
    batch = list(filter(lambda x:x[0] is not None, batch))     # 过滤为None的数据     
    if len(batch) == 0: 
        return t.Tensor()
    return default_collate(batch)

dataset = NewDogCat('data/dogcat_wrong/', transform=transform)
dataset[5]

(tensor([[[ 0.9020,  1.3333,  2.0000,  ..., -1.0196, -1.0784, -1.1176],
          [ 0.9608,  1.4314,  2.0196,  ..., -0.9804, -1.0588, -1.1176],
          [ 1.0196,  1.5294,  2.0588,  ..., -1.0000, -1.0588, -1.1176],
          ...,
          [-0.2745, -0.1569,  0.1373,  ...,  0.7843,  0.7451,  0.7059],
          [-0.3333, -0.1765,  0.2745,  ...,  0.7255,  0.7059,  0.6667],
          [-0.4706, -0.2353,  0.3137,  ...,  0.7255,  0.7255,  0.6863]],
 
         [[ 0.8235,  1.2549,  1.8824,  ..., -0.4510, -0.4510, -0.4314],
          [ 0.7059,  1.1176,  1.8235,  ..., -0.4510, -0.4510, -0.4706],
          [ 0.6863,  1.1176,  1.8235,  ..., -0.4706, -0.4706, -0.4706],
          ...,
          [-0.1961, -0.0588,  0.2549,  ...,  0.6471,  0.6667,  0.6471],
          [-0.2157, -0.0392,  0.3529,  ...,  0.6667,  0.6863,  0.6863],
          [-0.3333, -0.0980,  0.3725,  ...,  0.7059,  0.7451,  0.7647]],
 
         [[-0.3529,  0.0000,  0.7647,  ...,  0.1176,  0.1373,  0.1373],
          [-0.3333,  0.0588,  0.6863,  ...,  0.0392,  0.0392,  0.0392],
          [-0.2745,  0.1373,  0.6863,  ..., -0.0196,  0.0000,  0.0196],
          ...,
          [-0.8039, -0.7647, -0.4902,  ..., -0.2353, -0.1961, -0.2157],
          [-1.0588, -0.9608, -0.6078,  ..., -0.2549, -0.1765, -0.2157],
          [-1.2941, -1.1569, -0.7059,  ..., -0.2353, -0.1569, -0.1569]]]),
 0)

dataloader = DataLoader(dataset, 2, collate_fn=my_collate_fn, num_workers=0,shuffle=True)
for batch_datas, batch_labels in dataloader:
    print(batch_datas.size(),batch_labels.size())

torch.Size([2, 3, 224, 224]) torch.Size([2])
torch.Size([2, 3, 224, 224]) torch.Size([2])
torch.Size([1, 3, 224, 224]) torch.Size([1])
torch.Size([2, 3, 224, 224]) torch.Size([2])
torch.Size([1, 3, 224, 224]) torch.Size([1])

来看一下上述batch_size的大小。其中第2个的batch_size为1，这是因为有一张图片损坏，导致其无法正常返回。而最后1个的batch_size也为1，这是因为共有9张（包括损坏的文件）图片，无法整除2（batch_size），因此最后一个batch的数据会少于batch_szie，可通过指定drop_last=True来丢弃最后一个不足batch_size的batch。

对于诸如样本损坏或数据集加载异常等情况，还可以通过其它方式解决。例如但凡遇到异常情况，就随机取一张图片代替：

class NewDogCat(DogCat):
    def __getitem__(self, index):
        try:
            return super(NewDogCat, self).__getitem__(index)
        except:
            new_index = random.randint(0, len(self)-1)
            return self[new_index]

相比较丢弃异常图片而言，这种做法会更好一些，因为它能保证每个batch的数目仍是batch_size。但在大多数情况下，最好的方式还是对数据进行彻底清洗。

DataLoader里面并没有太多的魔法方法，它封装了Python的标准库multiprocessing，使其能够实现多进程加速。在此提几点关于Dataset和DataLoader使用方面的建议：

1. 高负载的操作放在__getitem__中，如加载图片等。
2. dataset中应尽量只包含只读对象，避免修改任何可变对象，利用多线程进行操作。

第一点是因为多进程会并行的调用__getitem__函数，将负载高的放在__getitem__函数中能够实现并行加速。
第二点是因为dataloader使用多进程加载，如果在Dataset实现中使用了可变对象，可能会有意想不到的冲突。在多线程/多进程中，修改一个可变对象，需要加锁，但是dataloader的设计使得其很难加锁（在实际使用中也应尽量避免锁的存在），因此最好避免在dataset中修改可变对象。例如下面就是一个不好的例子，在多进程处理中self.num可能与预期不符，这种问题不会报错，因此难以发现。如果一定要修改可变对象，建议使用Python标准库Queue中的相关数据结构。

class BadDataset(Dataset):
    def __init__(self):
        self.datas = range(100)
        self.num = 0 # 取数据的次数
    def __getitem__(self, index):
        self.num += 1
        return self.datas[index]

使用Python multiprocessing库的另一个问题是，在使用多进程时，如果主程序异常终止（比如用Ctrl+C强行退出），相应的数据加载进程可能无法正常退出。这时你可能会发现程序已经退出了，但GPU显存和内存依旧被占用着，或通过top、ps aux依旧能够看到已经退出的程序，这时就需要手动强行杀掉进程。建议使用如下命令：

ps x | grep  | awk '{print $1}' | xargs kill

• ps x：获取当前用户的所有进程
• grep ：找到已经停止的PyTorch程序的进程，例如你是通过python train.py启动的，那你就需要写grep 'python train.py'
• awk '{print $1}'：获取进程的pid
• xargs kill：杀掉进程，根据需要可能要写成xargs kill -9强制杀掉进程

在执行这句命令之前，建议先打印确认一下是否会误杀其它进程

ps x | grep  | ps x

PyTorch中还单独提供了一个sampler模块，用来对数据进行采样。常用的有随机采样器：RandomSampler，当dataloader的shuffle参数为True时，系统会自动调用这个采样器，实现打乱数据。默认的是采用SequentialSampler，它会按顺序一个一个进行采样。这里介绍另外一个很有用的采样方法：
WeightedRandomSampler，它会根据每个样本的权重选取数据，在样本比例不均衡的问题中，可用它来进行重采样。

构建WeightedRandomSampler时需提供两个参数：每个样本的权重weights、共选取的样本总数num_samples，以及一个可选参数replacement。权重越大的样本被选中的概率越大，待选取的样本数目一般小于全部的样本数目。replacement用于指定是否可以重复选取某一个样本，默认为True，即允许在一个epoch中重复采样某一个数据。如果设为False，则当某一类的样本被全部选取完，但其样本数目仍未达到num_samples时，sampler将不会再从该类中选择数据，此时可能导致weights参数失效。下面举例说明。

dataset = DogCat('data/dogcat/', transform=transform)

# 狗的图片被取出的概率是猫的概率的两倍
# 两类图片被取出的概率与weight的绝对大小无关，只和比值有关
weights = [2 if label == 1 else 1 for data, label in dataset]
weights

[2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1]

from torch.utils.data.sampler import WeightedRandomSampler
sampler = WeightedRandomSampler(
    weights,
    num_samples=9, 
    replacement=True
)
dataloader = DataLoader(dataset,
                        batch_size=3,
                        sampler=sampler)

for datas, labels in dataloader:
    print(labels.tolist())

[0, 1, 0]
[1, 1, 1]
[1, 1, 1]

---

1. http://pytorch.org/docs/master/torchvision/datasets.html ↩︎ ↩︎