第4章 Pytorch数据处理工具箱


在3.2节我们利用Pytorch的torchvision、data等包,下载及预处理MNIST数据集。数据下载和预处理是机器学习、深度学习实际项目中耗时又重要的任务,尤其是数据预处理,关系到数据质量和模型性能,往往要占据项目的大部分时间。好在Pytorch为此提供了专门的数据下载、数据处理包,使用这些包,可极大提高我们的开发效率及数据质量。
本章将介绍以下内容:
 简单介绍Pytorch相关的数据处理工具箱
 utils.data简介
 torchvision简介
 tensorboardX简介及实例

4.1 数据处理工具箱概述

如果你看了第3章,应该对torchvision、data等数据处理包有了初步认识,但可能理解还不够深入,接下来我们将详细介绍。Pytorch涉及数据处理(数据装载、数据预处理、数据增强等)主要工具包及相互关系如图4-1所示。

图4-1 Pytorch主要数据处理工具
图4-1 的左边是torch.utils.data工具包,它包括以下三个类:
(1)Dataset:是一个抽象类,其它数据集需要继承这个类,并且覆写其中的两个方法(__getitem__、__len__)。
(2)DataLoader:定义一个新的迭代器,实现批量(batch)读取,打乱数据(shuffle)并提供并行加速等功能。
(3)random_split:把数据集随机拆分为给定长度的非重叠新数据集。
(4)*sampler:多种采样函数。
图4-1中间是Pytorch可视化处理工具(torchvision),Pytorch的一个视觉处理工具包,独立于Pytorch,需要另外安装,使用pip或conda安装即可:

它包括4个类,各类的主要功能如下:
(1)datasets:提供常用的数据集加载,设计上都是继承torch.utils.data.Dataset,主要包括MMIST、CIFAR10/100、ImageNet、COCO等。
(2)models:提供深度学习中各种经典的网络结构以及训练好的模型(如果选择pretrained=True),包括AlexNet, VGG系列、ResNet系列、Inception系列等。
(3)transforms:常用的数据预处理操作,主要包括对Tensor及PIL Image对象的操作。
(4)utils:含两个函数,一个是make_grid,它能将多张图片拼接在一个网格中;另一个是save_img,它能将Tensor保存成图片。

4.2 utils.data简介

utils.data包括Dataset和DataLoader。torch.utils.data.Dataset为抽象类。自定义数据集需要继承这个类,并实现两个函数。一个是__len__,另一个是__getitem__,前者提供数据的大小(size),后者通过给定索引获取数据和标签。 __getitem__一次只能获取一个数据,所以通过torch.utils.data.DataLoader来定义一个新的迭代器,实现batch读取。首先我们来定义一个简单的数据集,然后具体使用Dataset及DataLoader,以便有个直观认识。
(1) 导入需要的模块

(2)定义获取数据集的类
该类继承基类Dataset,自定义一个数据集及对应标签。

(3)获取数据集中数据

以上数据以tuple返回,每次只返回一个样本。实际上,Dateset只负责数据的抽取,一次调用__getitem__只返回一个样本。如果希望批量处理(batch),同时还要进行shuffle和并行加速等操作,可选择DataLoader。DataLoader的格式为:

主要参数说明:
 dataset: 加载的数据集;
 batch_size: 批大小;
 shuffle:是否将数据打乱;
 sampler:样本抽样
 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。

运行结果
i: 0
data: tensor([[1, 2],
[3, 4]])
Label: tensor([0, 1])
i: 1
data: tensor([[2, 1],
[3, 4]])
Label: tensor([0, 1])
i: 2
data: tensor([[4, 5]])
Label: tensor([2])
从这个结果可以看出,这是批量读取。我们可以像使用迭代器一样使用它,如对它进行循环操作。不过它不是迭代器,我们可以通过iter命令转换为迭代器。

一般用data.Dataset处理同一个目录下的数据。如果数据在不同目录下,不同目录代表不同类别(这种情况比较普遍),使用data.Dataset来处理就不很方便。不过,可以使用Pytorch另一种可视化数据处理工具(即torchvision)就非常方便,不但可以自动获取标签,还提供很多数据预处理、数据增强等转换函数。

4.3 torchvision简介

torchvision有4个功能模块,model、datasets、transforms和utils。其中model后续章节将介绍,利用datasets下载一些经典数据集,3.2小节有实例,大家可以参考一下。这节我们将主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集,如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面我们重点介绍transforms及ImageFolder。

4.3.1 transforms

transforms提供了对PIL Image对象和Tensor对象的常用操作。
(1)对PIL Image的常见操作如下:
 Scale/Resize: 调整尺寸,长宽比保持不变;
 CenterCrop、RandomCrop、RandomSizedCrop:裁剪图片,CenterCrop和RandomCrop在crop时是固定size,RandomResizedCrop则是random size的crop;
 Pad: 填充;
 ToTensor: 把一个取值范围是[0,255]的PIL.Image 转换成 Tensor。形状为(H,W,C)的numpy.ndarray,转换成形状为[C,H,W],取值范围是[0,1.0]的torch.FloatTensor。
 RandomHorizontalFlip:图像随机水平翻转,翻转概率为0.5;
 RandomVerticalFlip: 图像随机垂直翻转;
 ColorJitter: 修改亮度、对比度和饱和度。
(2)对Tensor的常见操作如下:
 Normalize: 标准化,即减均值,除以标准差;
 ToPILImage:将Tensor转为PIL Image。
如果要对数据集进行多个操作,可通过Compose将这些操作像管道一样拼接起来,类似于nn.Sequential。以下为示例代码

还可以自己定义一个python lambda表达式,如将每个像素值加10,可表示为:transforms.Lambda(lambda x: x.add(10))。
更多内容可参考官网:
https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/transforms.html

4.3.2 ImageFolder

当文件依据标签处于不同文件下时,如:
─── data
├── zhangliu
│ ├── 001.jpg
│ └── 002.jpg
├── wuhua
│ ├── 001.jpg
│ └── 002.jpg
.................
我们可以利用 torchvision.datasets.ImageFolder 来直接构造出 dataset,代码如下:

ImageFolder 会将目录中的文件夹名自动转化成序列,那么DataLoader载入时,标签自动就是整数序列了。
下面我们利用ImageFolder读取不同目录下图片数据,然后使用transorms进行图像预处理,预处理有多个,我们用compose把这些操作拼接在一起。然后使用DataLoader加载。
对处理后的数据用torchvision.utils中的save_image保存为一个png格式文件,然后用Image.open打开该png文件,详细代码如下:

tensor([2, 2, 0, 0, 0, 1, 2, 2])

图4-2 make_grid拼接在一起的图形
打开test01.png文件

图4-3 用Image查看png文件

4.4 可视化工具

Tensorboard是Google TensorFlow 的可视化工具,它可以记录训练数据、评估数据、网络结构、图像等,并且可以在web上展示,对于观察神经网路训练的过程非常有帮助。PyTorch可以采用tensorboard_logger, visdom等可视化工具,但这些方法比较复杂或不够友好。为解决这一问题,人们推出了可用于Pytorch可视化的新的更强大工具tensorboardX。

4.4.1 tensorboardX简介

tensorboardX功能很强大,支持scalar, image, figure, histogram, audio, text, graph, onnx_graph, embedding, pr_curve and videosummaries等可视化方式。
安装也比较方便,先安装tensorflow(CPU或GPU版),然后安装tensorboardX,在命令行运行以下命令即可。

使用tensorboardX的一般步骤为:
(1)导入tensorboardX,实例化SummaryWriter类,指明记录日志路径等信息。

【说明】
①如果是windows环境,log_dir注意路径解析,如
writer = SummaryWriter(log_dir=r'D:\myboard\test\logs')
②SummaryWriter的格式为

③如果不写log_dir,系统将在当前目录创建一个runs的目录。

(2)调用相应的API接口,接口一般格式为:

(3)启动tensorboard服务
cd到logs目录所在的同级目录,在命令行输入如下命令,logdir等式右边可以是相对路径或绝对路径。

(4)web展示
在浏览器输入

便可看到logs目录保存的各种图形,图4-4为示例图:

图4-4 tensorboardx示例图形
鼠标在图形上移动,还可以看到对应位置具体数据。
有关tensorboardX的更多内容,大家可参考其官网:
https://github.com/lanpa/tensorboardX

4.4.2用tensorboardX可视化神经网络

上节我们介绍了tensorboardX的主要内容,为帮助大家更好理解,这节我们将介绍几个实例。实例内容涉及如何使用tensorboardX可视化神经网络模型、可视化损失值、图像等。
(1)导入需要的模块

(2)构建神经网络

(3)把模型保存为graph

打开浏览器,便可看到图4-5:

图4-5 tensorboardx可视化计算图

4.4.3用tensorboardX可视化损失值

可视化损失值,使用add_scalar函数,这里利用一层全连接神经网络,训练一元二次函数的参数。

图4-6 可视化损失值与迭代步的关系

4.4.4用tensorboardX可视化特征图

利用tensorboardX对特征图进行可视化,不卷积层的特征图的抽取程度是不一样的。
x从cifair10数据集获取,具体请参考第6章代码pytorch-06。

图4-7 conv1的特征图

图4-8 conv2的特征图

4.5 小结

本章详细介绍了Pytorch有关数据下载、预处理方面的一些常用包,以及对计算结果进行可视化的工具tensorboardX,并通过一个实例详细说明如何使用tensorboardX。