图像分类数据集
学习目标
通过本课程，学员将了解到Fashion-MNIST是一个服装分类数据集。具体来说，学员会学习到Fashion-MNIST是一个服装分类数据集由10个类别的图像组成、数据迭代器是获得更高性能的关键组件、依靠实现良好的数据迭代器、利用高性能计算来避免减慢训练过程等重要概念。
相关知识点
- Fashion-MNIST数据集
学习内容
1 Fashion-MNIST数据集
MNIST数据集
是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。
我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集。
pip install d2l==1.0.3%matplotlib inlineimporttorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2l d2l.use_svg_display()1.1 读取数据集
!wget https://model-community-picture.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend-zone/notebook_datasets/d41fb34e144511f0b5c8fa163edcddae/FashionMNIST.zip!unzip FashionMNIST.zip# 通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式，# 并除以255使得所有像素的数值均在0～1之间trans=transforms.ToTensor()mnist_train=torchvision.datasets.FashionMNIST(root="./data",train=True,transform=trans,download=False)mnist_test=torchvision.datasets.FashionMNIST(root="./data",train=False,transform=trans,download=False)Fashion-MNIST由10个类别的图像组成，每个类别由训练数据集（train dataset）中的6000张图像和测试数据集（test dataset）中的1000张图像组成。因此，训练集和测试集分别包含60000和10000张图像。测试数据集不会用于训练，只用于评估模型性能。
len(mnist_train),len(mnist_test)每个输入图像的高度和宽度均为28像素。数据集由灰度图像组成，其通道数为1。为了简洁起见，本课程将高度hhh像素、宽度www像素图像的形状记为h×wh \times wh×w或（hhh,www）。
mnist_train[0][0].shapeFashion-MNIST中包含的10个类别，分别为t-shirt（T恤）、trouser（裤子）、pullover（套衫）、dress（连衣裙）、coat（外套）、sandal（凉鞋）、shirt（衬衫）、sneaker（运动鞋）、bag（包）和ankle boot（短靴）。
以下函数用于在数字标签索引及其文本名称之间进行转换。
defget_fashion_mnist_labels(labels):#@save"""返回Fashion-MNIST数据集的文本标签"""text_labels=['t-shirt','trouser','pullover','dress','coat','sandal','shirt','sneaker','bag','ankle boot']return[text_labels[int(i)]foriinlabels]我们现在可以创建一个函数来可视化这些样本。
defshow_images(imgs,num_rows,num_cols,titles=None,scale=1.5):#@save"""绘制图像列表"""figsize=(num_cols*scale,num_rows*scale)_,axes=d2l.plt.subplots(num_rows,num_cols,figsize=figsize)axes=axes.flatten()fori,(ax,img)inenumerate(zip(axes,imgs)):iftorch.is_tensor(img):# 图片张量ax.imshow(img.numpy())else:# PIL图片ax.imshow(img)ax.axes.get_xaxis().set_visible(False)ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)iftitles:ax.set_title(titles[i])returnaxes以下是训练数据集中前几个样本的图像及其相应的标签。
X,y=next(iter(data.DataLoader(mnist_train,batch_size=18)))show_images(X.reshape(18,28,28),2,9,titles=get_fashion_mnist_labels(y));1.2 读取小批量
为了使我们在读取训练集和测试集时更容易，我们使用内置的数据迭代器，而不是从零开始创建。
回顾一下，在每次迭代中，数据加载器每次都会读取一小批量数据，大小为batch_size。
通过内置数据迭代器，我们可以随机打乱了所有样本，从而无偏见地读取小批量。
batch_size=256defget_dataloader_workers():#@save"""使用4个进程来读取数据"""return4train_iter=data.DataLoader(mnist_train,batch_size,shuffle=True,num_workers=get_dataloader_workers())我们看一下读取训练数据所需的时间。
timer=d2l.Timer()forX,yintrain_iter:continuef'{timer.stop():.2f}sec'out：
'3.24 sec'1.3 整合所有组件
现在我们定义load_data_fashion_mnist函数，用于获取和读取Fashion-MNIST数据集。
这个函数返回训练集和验证集的数据迭代器。
此外，这个函数还接受一个可选参数resize，用来将图像大小调整为另一种形状。
defload_data_fashion_mnist(batch_size,resize=None):#@save"""下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中"""trans=[transforms.ToTensor()]ifresize:trans.insert(0,transforms.Resize(resize))trans=transforms.Compose(trans)mnist_train=torchvision.datasets.FashionMNIST(root="./data",train=True,transform=trans,download=False)mnist_test=torchvision.datasets.FashionMNIST(root="./data",train=False,transform=trans,download=False)return(data.DataLoader(mnist_train,batch_size,shuffle=True,num_workers=get_dataloader_workers()),data.DataLoader(mnist_test,batch_size,shuffle=False,num_workers=get_dataloader_workers()))下面，我们通过指定resize参数来测试load_data_fashion_mnist函数的图像大小调整功能。
train_iter,test_iter=load_data_fashion_mnist(32,resize=64)forX,yintrain_iter:print(X.shape,X.dtype,y.shape,y.dtype)breakOut：
torch.Size([32, 1, 64, 64]) torch.float32 torch.Size([32]) torch.int64
)
