PyTorch/[PyTorch 学习笔记] 2.1 DataLoader 与 DataSet

PyTorch/[PyTorch 学习笔记] 2.1 DataLoader 与 DataSet

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/rmb_classification/

人民币 二分类

实现 1 元人民币和 100 元人民币的图片二分类。前面讲过 PyTorch 的五大模块:数据、模型、损失函数、优化器和迭代训练。

数据模块又可以细分为 4 个部分:

  • 数据收集:样本和标签。
  • 数据划分:训练集、验证集和测试集
  • 数据读取:对应于PyTorch 的 DataLoader。其中 DataLoader 包括 Sampler 和 DataSet。Sampler 的功能是生成索引, DataSet 是根据生成的索引读取样本以及标签。
  • 数据预处理:对应于 PyTorch 的 transforms


# DataLoader 与 DataSet

torch.utils.data.DataLoader()

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torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None)

功能:构建可迭代的数据装载器

  • dataset: Dataset 类,决定数据从哪里读取以及如何读取
  • batchsize: 批大小
  • num_works:num_works: 是否多进程读取数据
  • sheuffle: 每个 epoch 是否乱序
  • drop_last: 当样本数不能被 batchsize 整除时,是否舍弃最后一批数据

Epoch, Iteration, Batchsize

  • Epoch: 所有训练样本都已经输入到模型中,称为一个 Epoch
  • Iteration: 一批样本输入到模型中,称为一个 Iteration
  • Batchsize: 批大小,决定一个 iteration 有多少样本,也决定了一个 Epoch 有多少个 Iteration

假设样本总数有 80,设置 Batchsize 为 8,则共有 \(80 \div 8=10\) 个 Iteration。这里 \(1 Epoch = 10 Iteration\)

假设样本总数有 86,设置 Batchsize 为 8。如果drop_last=True则共有 10 个 Iteration;如果drop_last=False则共有 11 个 Iteration。

torch.utils.data.Dataset

功能:Dataset 是抽象类,所有自定义的 Dataset 都需要继承该类,并且重写__getitem()__方法和__len__()方法 。__getitem()__方法的作用是接收一个索引,返回索引对应的样本和标签,这是我们自己需要实现的逻辑。__len__()方法是返回所有样本的数量。

数据读取包含 3 个方面

  • 读取哪些数据:每个 Iteration 读取一个 Batchsize 大小的数据,每个 Iteration 应该读取哪些数据。
  • 从哪里读取数据:如何找到硬盘中的数据,应该在哪里设置文件路径参数
  • 如何读取数据:不同的文件需要使用不同的读取方法和库。

这里的路径结构如下,有两类人民币图片:1 元和 100 元,每一类各有 100 张图片。

  • RMB_data
    • 1
    • 100

首先划分数据集为训练集、验证集和测试集,比例为 8:1:1。

数据划分好后的路径构造如下:

  • rmb_split
    • train
      • 1
      • 100
    • valid
      • 1
      • 100
    • test
      • 1
      • 100

实现读取数据的 Dataset,编写一个get_img_info()方法,读取每一个图片的路径和对应的标签,组成一个元组,再把所有的元组作为 list 存放到self.data_info变量中,这里需要注意的是标签需要映射到 0 开始的整数: rmb_label = {"1": 0, "100": 1}

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@staticmethod
def get_img_info(data_dir):
data_info = list()
# data_dir 是训练集、验证集或者测试集的路径
for root, dirs, _ in os.walk(data_dir):
# 遍历类别
# dirs ['1', '100']
for sub_dir in dirs:
# 文件列表
img_names = os.listdir(os.path.join(root, sub_dir))
# 取出 jpg 结尾的文件
img_names = list(filter(lambda x: x.endswith('.jpg'), img_names))
# 遍历图片
for i in range(len(img_names)):
img_name = img_names[i]
# 图片的绝对路径
path_img = os.path.join(root, sub_dir, img_name)
# 标签,这里需要映射为 0、1 两个类别
label = rmb_label[sub_dir]
# 保存在 data_info 变量中
data_info.append((path_img, int(label)))
return data_info

然后在Dataset 的初始化函数中调用get_img_info()方法。

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def __init__(self, data_dir, transform=None):
"""
rmb面额分类任务的Dataset
:param data_dir: str, 数据集所在路径
:param transform: torch.transform,数据预处理
"""
# data_info存储所有图片路径和标签,在DataLoader中通过index读取样本
self.data_info = self.get_img_info(data_dir)
self.transform = transform

然后在__getitem__()方法中根据index 读取self.data_info中路径对应的数据,并在这里做 transform 操作,返回的是样本和标签。

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def __getitem__(self, index):
# 通过 index 读取样本
path_img, label = self.data_info[index]
# 注意这里需要 convert('RGB')
img = Image.open(path_img).convert('RGB') # 0~255
if self.transform is not None:
img = self.transform(img) # 在这里做transform,转为tensor等等
# 返回是样本和标签
return img, label

__len__()方法中返回self.data_info的长度,即为所有样本的数量。

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# 返回所有样本的数量
def __len__(self):
return len(self.data_info)

train_lenet.py中,分 5 步构建模型。

第 1 步设置数据。首先定义训练集、验证集、测试集的路径,定义训练集和测试集的transforms。然后构建训练集和验证集的RMBDataset对象,把对应的路径和transforms传进去。再构建DataLoder,设置 batch_size,其中训练集设置shuffle=True,表示每个 Epoch 都打乱样本。

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# 构建MyDataset实例train_data = RMBDataset(data_dir=train_dir, transform=train_transform)valid_data = RMBDataset(data_dir=valid_dir, transform=valid_transform)

# 构建DataLoder
# 其中训练集设置 shuffle=True,表示每个 Epoch 都打乱样本
train_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
valid_loader = DataLoader(dataset=valid_data, batch_size=BATCH_SIZE)

第 2 步构建模型,这里采用经典的 Lenet 图片分类网络。

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net = LeNet(classes=2)
net.initialize_weights()

第 3 步设置损失函数,这里使用交叉熵损失函数。

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criterion = nn.CrossEntropyLoss()

第 4 步设置优化器。这里采用 SGD 优化器。

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optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=LR, momentum=0.9)                        # 选择优化器
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) # 设置学习率下降策略

第 5 步迭代训练模型,在每一个 epoch 里面,需要遍历 train_loader 取出数据,每次取得数据是一个 batchsize 大小。这里又分为 4 步。第 1 步进行前向传播,第 2 步进行反向传播求导,第 3 步使用optimizer更新权重,第 4 步统计训练情况。每一个 epoch 完成时都需要使用scheduler更新学习率,和计算验证集的准确率、loss。

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for epoch in range(MAX_EPOCH):

loss_mean = 0.
correct = 0.
total = 0.

net.train()
# 遍历 train_loader 取数据
for i, data in enumerate(train_loader):

# forward
inputs, labels = data
outputs = net(inputs)

# backward
optimizer.zero_grad()
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()

# update weights
optimizer.step()

# 统计分类情况
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).squeeze().sum().numpy()

# 打印训练信息
loss_mean += loss.item()
train_curve.append(loss.item())
if (i+1) % log_interval == 0:
loss_mean = loss_mean / log_interval
print("Training:Epoch[{:0>3}/{:0>3}] Iteration[{:0>3}/{:0>3}] Loss: {:.4f} Acc:{:.2%}".format(
epoch, MAX_EPOCH, i+1, len(train_loader), loss_mean, correct / total))
loss_mean = 0.

scheduler.step() # 更新学习率
# 每个 epoch 计算验证集得准确率和loss
...
...

我们可以看到每个 iteration,我们是从train_loader中取出数据的。

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def __iter__(self):
if self.num_workers == 0:
return _SingleProcessDataLoaderIter(self)
else:
return _MultiProcessingDataLoaderIter(self)

这里我们没有设置多进程,会执行_SingleProcessDataLoaderIter的方法。我们以_SingleProcessDataLoaderIter为例。在_SingleProcessDataLoaderIter里只有一个方法_next_data(),如下:

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def _next_data(self):
index = self._next_index() # may raise StopIteration
data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration
if self._pin_memory:
data = _utils.pin_memory.pin_memory(data)
return data

在该方法中,self._next_index()是获取一个 batchsize 大小的 index 列表,代码如下:

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def _next_index(self):
return next(self._sampler_iter) # may raise StopIteration

其中调用的sampler类的__iter__()方法返回 batch_size 大小的随机 index 列表。

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def __iter__(self):
batch = []
for idx in self.sampler:
batch.append(idx)
if len(batch) == self.batch_size:
yield batch
batch = []
if len(batch) > 0 and not self.drop_last:
yield batch

然后再返回看 dataloader_next_data()方法:

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def _next_data(self):
index = self._next_index() # may raise StopIteration
data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration
if self._pin_memory:
data = _utils.pin_memory.pin_memory(data)
return data

在第二行中调用了self._dataset_fetcher.fetch(index)获取数据。这里会调用_MapDatasetFetcher中的fetch()函数:

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def fetch(self, possibly_batched_index):
if self.auto_collation:
data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index]
else:
data = self.dataset[possibly_batched_index]
return self.collate_fn(data)

这里调用了self.dataset[idx],这个函数会调用dataset.__getitem__()方法获取具体的数据,所以__getitem__()方法是我们必须实现的。我们拿到的data是一个 list,每个元素是一个 tunple,每个 tunple 包括样本和标签。所以最后要使用self.collate_fn(data)把 data 转换为两个 list,第一个 元素 是样本的batch 形式,形状为 [16, 3, 32, 32] (16 是 batch size,[3, 32, 32] 是图片像素);第二个元素是标签的 batch 形式,形状为 [16]。

所以在代码中,我们使用inputs, labels = data来接收数据。

PyTorch 数据读取流程图


首先在 for 循环中遍历DataLoader,然后根据是否采用多进程,决定使用单进程或者多进程的DataLoaderIter。在DataLoaderIter里调用Sampler生成Index的 list,再调用DatasetFetcher根据index获取数据。在DatasetFetcher里会调用Dataset__getitem__()方法获取真正的数据。这里获取的数据是一个 list,其中每个元素是 (img, label) 的元组,再使用 collate_fn()函数整理成一个 list,里面包含两个元素,分别是 img 和 label 的tenser

下图是我们的训练过程的 loss 曲线:


参考资料


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