概述

• torch.utils.data共有如下四个类。

1. Dataset：是一个抽象类，其他的数据集需要继承这个类，并且覆盖其中的两个方法（_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）并且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的新数据集。
4. sampler：多种采样函数

• Torchvision是PyTorch的一个视觉处理工具包，包括四个子类，如下

1. dataset：提供常用的数据集的加载，设计上都是继承自torch.utils.data.Dataset，主要包括MMIST、ImageNet、COCO等
2. models：提供深度学习中的各种经典的网络结构以及训练好的模型，包括AlexNet、VGG、ResNet、Inception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：包含两个函数，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

utils.data简介

utils.data 包括Dataset和DataLoader。torch.utils.data.Dataset为抽象类。自定义的数据集需要继承这个类，并且实现两个函数（_getitem_,_len_）前者通过索引获取数据和标签，后者提供数据的大小。_getitem_一次只能获取一个数据，所以需要通过torch.utils.daata.DataLoader来定义一个新的迭代器，实现批量（batch读取）。

import torch
from torch.utils import data
import numpy as  np

# 基于基类Dataset,自定义一个数据集及对应的标签
class TestDataset(data.Dataset): # 继承Dataset
    def __init__(self):
        self.Data = np.asarray([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
        self.Label = np.asarray([0, 1, 0])

    def __getitem__(self, item):
        txt = torch.from_numpy(self.Data[item])
        label = torch.tensor(self.Label[item])
        return txt,label

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

# 获取数据集
test = TestDataset()
print(test[2])   # 相当于调用了__getitem__(2)
print(test.__len__())

以上tuple返回，每次只返回一个样本，实际上，Dataset只负责数据的抽取，调用一次__getitem__只返回一个样本。如果希望批处理，还需呀同时进行shuffle和并行加速等操作，可选择DataLoader。格式如下：

data.DataLoader(
    dataset=test,
    batch_size=2,
    shuffle=False,
    sampler=None,
    batch_sampler=None,
    num_workers=0,
    pin_memory=False,
    drop_last=False,
    timeout=0,
    worker_init_fn=None,
)

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
• pin_memory：是否将数据保存在pin memory区，pin memory转化到GPU会更快
• 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。

torchvision简介

torchvision有四个功能模块：model、datasets、transforms和utils。下面主要介绍使用 datasets的ImageFolder处理的自定义数据集，以及transforms对源数据进行预处理、增强等。

transforms

transforms提供了对PIL Images对象和Tensor对象的常用操作

• 对PIL Image的常见操作
  • Scale/Resize：调整尺寸，长款比保持不变
  • CenterCrop、ReandomCrop、RandomSizedCrop：裁剪图片，CenterCrop、ReandomCrop在crop时候是固定size,RandomSizedCrop则是random size的cropRandomSizedCrop变换已弃用,RandomResizedCrop代替
  • pad：填充
  • ToTensor：把一个取值范围为[0,255]的PIL.Image转那位为Tensor。形状为(H,W,C)的Numpy.ndarray转化成形状为[H,W,C]，取值范围为[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
• 对Tensor的常见操作
  • Normalize：标准化，即，减均值，除以标准差
  • ToPILImage：将Tensor转化为PILImage

如果要对数据集尽心多个操作，可以通过Compose将这些操作像管道一样拼接起来，类似于nn.Sequential如下：

transforms.Compose([
    transforms.CenterCrop(10),
    transforms.RandomCrop(20, padding=0),
    transforms.ToTensor()
])

ImageFolder

当文件依据标签处于不停的文件下,如
——data
    |——data1
        |——001.jpg
        |——002.jpg
        |——003.jpg
    |——data2
        |——001.jpg
        |——006.jpg
我们可以利用torchvision.datasets.ImageFolder来直接构造除dataset，代码如下

loader = torchvision.datasets.ImageFolder(path)
loader = data.DataLoader(dataset)

ImageFolder会自动将目录中的文件夹名自动转化成序列，当DataLoader载入时，标签自动就是整数序列了。
方法一

my_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor()
])
train_data = datasets.ImageFolder('./data/train_neg', my_train)
train_loader = data.DataLoader(train_data, batch_size=6, shuffle=False)
for i_batch, img in enumerate(train_loader):

方法二

my_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor()
])

train_data = datasets.ImageFolder('./data/train_neg', my_train)
train_loader = data.DataLoader(
    dataset=train_data,
    shuffle=False,
    batch_size=6
)
for i_batch, img in enumerate(train_loader):