PyTorch加载数据主要分为两类：只有图片的数据集以及含有csv保存标签的数据集。只有图片的数据集又分为两类：标签在文件夹上和标签在图片名上。
此情况下导入数据集，只需要调用PyTorch中的ImageFolder进行载入。(可以直接采用split_data.py划分训练集、测试集、验证集)
导入所需的库
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'
#以上语句是由于python与torch版本不匹配才加的与加载数据无关
from torch.utils.data import DataLoader,Dataset
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torchvision import transforms, utils,datasets
from PIL import Image
import pandas as pd
import numpy as np
#过滤警告信息
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
数据增强函数
data_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(32), # 缩放图片(Image)，保持长宽比不变，最短边为32像素
transforms.CenterCrop(32), # 从图片中间切出32*32的图片
transforms.ToTensor(), # 将图片(Image)转成Tensor，归一化至[0, 1]
transforms.Normalize(mean=[0.492, 0.461, 0.417], std=[0.256, 0.248, 0.251]) # 标准化至[-1, 1]，规定均值和标准差
])
计算RGB图片的均值标准差代码如下：
import numpy as np
import cv2
import os
#以下代码用于求RGB图像的均值和标准差
# img_h, img_w = 32, 32
img_h, img_w = 32, 32 # 经过处理后你的图片的尺寸大小
means, stdevs = [], []
img_list = []
imgs_path = "/home/xyjin/PycharmProjects/data_mining/data_test/study/dogs_cats/dogs_cats/data/train/cats" # 数据集的路径采用绝对引用
imgs_path_list = os.listdir(imgs_path)
len_ = len(imgs_path_list)
i = 0
for item in imgs_path_list:
img = cv2.imread(os.path.join(imgs_path, item))
img = cv2.resize(img, (img_w, img_h))
img = img[:, :, :, np.newaxis]
img_list.append(img)
i += 1
print(i, '/', len_)
imgs = np.concatenate(img_list, axis=3)
imgs = imgs.astype(np.float32) / 255.
for i in range(3):
pixels = imgs[:, :, i, :].ravel() # 拉成一行
means.append(np.mean(pixels))
stdevs.append(np.std(pixels))
# BGR --> RGB ， CV读取的需要转换，PIL读取的不用转换
means.reverse()
stdevs.reverse()
print("normMean = {}".format(means))
print("normStd = {}".format(stdevs))
计算结果如下：
调用ImageFolder进行数据集的加载
hymenoptera_dataset = datasets.ImageFolder(root="/home/xyjin/PycharmProjects/data_mining/data_test/study/dogs_cats/dogs_cats/data/train",
transform=data_transform) #导入数据集
导入数据集后，查看导入情况。
img, label = hymenoptera_dataset[15000] #将启动魔法方法__getitem__(0)
"""这个15000，表示所有文件夹排序后的第15001张图片，0是第一张图片"""
print(label) #查看标签
"""这里的0表示cat，1表示dog；因为是按文件夹排列的顺序，如果有第三个文件夹pig则2表示pig"""
print(img.size())
print(img)
#处理后的图片信息
for img, label in hymenoptera_dataset:
print("图像img的形状{},标签label的值{}".format(img.shape, label))
print("图像数据预处理后：\n",img)
break
结果：
/home/xyjin/anaconda3/envs/pytorch/bin/python /home/xyjin/PycharmProjects/data_mining/data_test/temp.py
1
torch.Size([3, 32, 32])
tensor([[[-0.1909, -0.2675, 0.0695, ..., 0.4985, 0.4678, 0.2687],
[-0.1296, -0.2521, 0.0542, ..., 0.4525, 0.4066, 0.2381],
[-0.0530, -0.2368, 0.0389, ..., 0.4525, 0.4219, 0.2381],
...,
[ 0.0542, 0.1155, 0.2074, ..., 0.3300, 0.3606, 0.3453],
[ 0.2534, 0.2840, 0.2840, ..., 0.2074, 0.3146, 0.3759],
[ 0.3146, 0.3606, 0.3300, ..., 0.2534, 0.1615, 0.3453]],
[[ 0.0070, -0.1353, 0.1810, ..., 0.8135, 0.7819, 0.3233],
[ 0.0545, -0.1195, 0.1652, ..., 0.7661, 0.7502, 0.3075],
[ 0.1652, -0.1195, 0.1652, ..., 0.7502, 0.6237, 0.2759],
...,
[ 0.2600, 0.3075, 0.3707, ..., 0.4498, 0.4972, 0.4972],
[ 0.4182, 0.4498, 0.4498, ..., 0.3391, 0.4656, 0.5447],
[ 0.4972, 0.5289, 0.4972, ..., 0.3865, 0.2917, 0.4972]],
[[ 0.0260, -0.0990, 0.1823, ..., 1.0259, 0.9322, 0.1823],
[ 0.0885, -0.0834, 0.1510, ..., 0.9791, 0.8697, 0.1666],
[ 0.2291, -0.0677, 0.1979, ..., 0.9009, 0.7291, 0.1198],
...,
[ 0.3541, 0.4010, 0.4635, ..., 0.4479, 0.4791, 0.4947],
[ 0.5260, 0.5728, 0.5416, ..., 0.3229, 0.4635, 0.5260],
[ 0.5728, 0.6197, 0.6041, ..., 0.3854, 0.2760, 0.5260]]])
图像img的形状torch.Size([3, 32, 32]),标签label的值0
图像数据预处理后：
tensor([[[ 1.8159, 1.8618, 1.8925, ..., 1.9384, 1.9231, 1.9078],
[ 1.8006, 1.8465, 1.8771, ..., 1.9384, 1.9231, 1.9231],
[ 1.7546, 1.8006, 1.8618, ..., 1.9384, 1.9384, 1.9384],
...,
[-0.8036, -0.7270, -0.7270, ..., -1.4930, -1.5389, -1.6002],
[-0.8496, -0.7883, -0.7883, ..., -0.6351, -1.2172, -1.6155],
[-0.8343, -0.8496, -0.8343, ..., -1.1253, -1.3857, -1.6768]],
[[ 1.3195, 1.3669, 1.4618, ..., 1.7148, 1.7464, 1.7781],
[ 1.3037, 1.3511, 1.4144, ..., 1.7148, 1.7306, 1.7781],
[ 1.2562, 1.3037, 1.3669, ..., 1.7148, 1.7464, 1.7939],
...,
[-1.0366, -1.0208, -1.0050, ..., -1.4952, -1.5268, -1.5901],
[-1.0524, -1.0524, -1.0524, ..., -0.8469, -1.3054, -1.5901],
[-1.0208, -1.0840, -1.0999, ..., -1.2264, -1.4161, -1.6375]],
[[ 0.2447, 0.2916, 0.3697, ..., 0.7135, 0.7291, 0.7760],
[ 0.2291, 0.2760, 0.3229, ..., 0.7135, 0.7291, 0.8072],
[ 0.1823, 0.2291, 0.2760, ..., 0.6978, 0.7447, 0.8541],
...,
[-1.5520, -1.5051, -1.5051, ..., -1.5989, -1.5989, -1.6145],
[-1.5676, -1.5364, -1.5207, ..., -1.4114, -1.5520, -1.6145],
[-1.5676, -1.5676, -1.5520, ..., -1.5051, -1.5832, -1.6145]]])
Process finished with exit code 0
对加载的数据进行batch size处理：表示加载的数据切分为4个为一组的 shuffle=True，送入训练的的数据是打乱后的，而不是顺序输入。
dataset_loader = torch.utils.data.DataLoader(hymenoptera_dataset,batch_size=4,shuffle=True)
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# %matplotlib inline
# 显示图像
def imshow(img):
img = img / 2 + 0.5 # unnormalize
npimg = img.numpy()
plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
plt.show()
# 随机获取部分训练数据
dataiter = iter(dataset_loader)#此处填写加载的数据集
images, labels = dataiter.next()
# 显示图像
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# 打印标签
print(' '.join('%s' % ["小狗" if labels[j].item()==1 else "小猫" for j in range(4)]))
图片结果：
[ ’ 小 狗 ’ , ’ 小 狗 ’ , ’ 小 猫 ’ , ’ 小 狗 ’ ]
总结：标签在文件夹上的数据载入，代码如下：
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'
from torch.utils.data import DataLoader,Dataset
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torchvision import transforms, utils,datasets
from PIL import Image
import pandas as pd
import numpy as np
#过滤警告信息
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
data_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(32), # 缩放图片(Image)，保持长宽比不变，最短边为32像素
transforms.CenterCrop(32), # 从图片中间切出32*32的图片
transforms.ToTensor(), # 将图片(Image)转成Tensor，归一化至[0, 1]
transforms.Normalize(mean=[0.492, 0.461, 0.417], std=[0.256, 0.248, 0.251]) # 标准化至[-1, 1]，规定均值和标准差
])
hymenoptera_dataset = hymenoptera_dataset = datasets.ImageFolder(root="/home/xyjin/PycharmProjects/data_mining/data_test/study/dogs_cats/dogs_cats/data/train",
transform=data_transform) #导入数据集
dataset_loader = torch.utils.data.DataLoader(hymenoptera_dataset,batch_size=4,shuffle=True) #
数据集介绍
数据集加载的方式和第一种相同，需要将每一个种类的数据照片放到对应种类命名的文件夹中。
首先进行数据集的拆分，导入对应的库；并设置用到的一些变量
import math
import os
import shutil
from collections import Counter
data_dir = "/home/xyjin/PycharmProjects/data_mining/data_test/study/dog-breed-identification" #数据集的根目录
label_file = 'labels.csv'#根目录中csv的文件名加后缀
train_dir = 'train'#根目录中的训练集文件夹的名字
test_dir = 'test'#根目录中的测试集文件夹的名字
input_dir = 'train_valid_test'#用于存放拆分数据集的文件夹的名字，可以不用先创建，会自动创建
batch_size = 4#送往训练的一批次中的数据集的个数
valid_ratio = 0.1#将训练集拆分为90%为训练集10%为验证集
训练集拆分为训练集(test)和验证集(valid)然后分别放到对应的文件夹中
train_valid文件夹中包含了所有训练集、验证集的数据
训练集、验证集和train_valid的文件夹中都是一个个种类的小文件夹，其中存放着对应的数据集图像
test中没有标签所以所有的数据照片都存放在unknown中的
程序如下：
def reorg_dog_data(data_dir, label_file, train_dir, test_dir, input_dir,
valid_ratio):
# 读取训练数据标签，label.csv文件读取标签以及对应的文件名
with open(os.path.join(data_dir, label_file), 'r') as f:
# 跳过文件头行（栏名称）
lines = f.readlines()[1:]
tokens = [l.rstrip().split(',') for l in lines]
idx_label = dict(((idx, label) for idx, label in tokens))
labels = set(idx_label.values())
num_train = len(os.listdir(os.path.join(data_dir, train_dir)))#获取训练集的数量便于数据集的分割
# 训练集中数量最少一类的狗的数量
min_num_train_per_label = (
Counter(idx_label.values()).most_common()[:-2:-1][0][1])
# 验证集中每类狗的数量
num_valid_per_label = math.floor(min_num_train_per_label * valid_ratio)
label_count = dict()
def mkdir_if_not_exist(path):#判断是否有存放拆分后数据集的文件夹，没有就创建一个
if not os.path.exists(os.path.join(*path)):
os.makedirs(os.path.join(*path))
# 整理训练和验证集，将数据集进行拆分复制到预先设置好的存放文件夹中。
for train_file in os.listdir(os.path.join(data_dir, train_dir)):
idx = train_file.split('.')[0]
label = idx_label[idx]
mkdir_if_not_exist([data_dir, input_dir, 'train_valid', label])
shutil.copy(os.path.join(data_dir, train_dir, train_file),
os.path.join(data_dir, input_dir, 'train_valid', label))
if label not in label_count or label_count[label] < num_valid_per_label:
mkdir_if_not_exist([data_dir, input_dir, 'valid', label])
shutil.copy(os.path.join(data_dir, train_dir, train_file),
os.path.join(data_dir, input_dir, 'valid', label))
label_count[label] = label_count.get(label, 0) + 1
else:
mkdir_if_not_exist([data_dir, input_dir, 'train', label])
shutil.copy(os.path.join(data_dir, train_dir, train_file),
os.path.join(data_dir, input_dir, 'train', label))
# 整理测试集，将测试集复制存放在新建路径下的unknown文件夹中
mkdir_if_not_exist([data_dir, input_dir, 'test', 'unknown'])
for test_file in os.listdir(os.path.join(data_dir, test_dir)):
shutil.copy(os.path.join(data_dir, test_dir, test_file),
os.path.join(data_dir, input_dir, 'test', 'unknown'))
reorg_dog_data(data_dir, label_file, train_dir, test_dir, input_dir,valid_ratio)