小白的进阶之路系列之六----人工智能从初步到精通pytorch数据集与数据加载器

本文将介绍以下内容：

数据集与数据加载器

数据迁移

如何建立神经网络

数据集与数据加载器

处理数据样本的代码可能会变得混乱且难以维护；理想情况下，我们希望我们的数据集代码与模型训练代码解耦，以获得更好的可读性和模块化。PyTorch提供了两个数据原语：torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset，它们允许你使用预加载的数据集和你自己的数据。Dataset存储了样本及其相应的标签，DataLoader在Dataset周围包装了一个可迭代对象，以便于访问样本。

PyTorch域库提供了许多预加载的数据集（如FashionMNIST），这些数据集是torch.utils.data.Dataset的子类，并实现了特定数据的特定函数。它们可用于原型化和基准化模型。你可以在这里找到它们:图像数据集，文本数据集和音频数据集

加载数据集

下面是一个如何从TorchVision加载Fashion-MNIST数据集的示例。Fashion-MNIST是Zalando文章图像的数据集，由60,000个训练样例和10,000个测试样例组成。每个示例都包含一个28×28灰度图像和来自10个类之一的关联标签。

我们用以下参数加载FashionMNIST数据集：

• root是存储训练/测试数据的路径，

• Train指定训练或测试数据集，

• download=True从互联网上下载数据，如果它在根不可用。

• Transform和target_transform指定特征和标签转换

import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor
import matplotlib.pyplot as plt


training_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)

test_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=False,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)

迭代和可视化数据集

我们可以像列表一样手动索引数据集：training_data[index]。我们使用matplotlib来可视化训练数据中的一些样本。

labels_map = {
   
    0: "T-Shirt",
    1: "Trouser",
    2: "Pullover",
    3: "Dress",
    4: "Coat",
    5: "Sandal",
    6: "Shirt",
    7: "Sneaker",
    8: "Bag",
    9: "Ankle Boot",
}
figure = plt.figure(figsize=(8, 8))
cols, rows = 3, 3
for i in range(1, cols * rows + 1):
    sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()
    img, label = training_data[sample_idx]
    figure.add_subplot(rows, cols, i)
    plt.title(labels_map[label])
    plt.axis("off")
    plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")
plt.show()

输出为：

为文件创建自定义数据集

自定义Dataset类必须实现三个函数：init， len__和__getitem。看看这个实现；FashionMNIST图像存储在目录img_dir中，它们的标签单独存储在CSV文件annotations_file中。

在接下来的部分中，我们将分解这些函数中发生的事情。

class CustomImageDataset(Dataset):
    def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
        self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)
        self.img_dir = img_dir
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform

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

    def __getitem__(self, idx):
        img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])
        image = read_image(img_path)
        label = self.img_labels.iloc[idx, 1]
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        if self.target_transform:
            label = self.target_transform(label)
        return image, label

init

__init__函数在实例化Dataset对象时运行一次。我们初始化包含图像、注释文件和两个转换（下一节将详细介绍）的目录。

def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
    self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file