PaddlePaddle2.0 数据加载及处理-低调大师

PaddlePaddle2.0 数据加载及处理

2020-12-24 606

PaddlePaddle2.0 数据加载及处理

大家好这里是小白三岁，三岁白话系列第7话来啦！

下载安装命令

## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

# 导入paddle并查看版本
import paddle
print(paddle.__version__)

2.0.0-rc1

数据集

分为框架自带数据集和自定义（自己上传）的数据集

数据的处理

paddle对内置的数据集和非内置的提供了两种不用的模式

接下来让我们一起来看看叭！

框架自带数据集

paddle.vision.datasets是cv（视觉领域）的有关数据集

paddle.text.datasets是nlp（自然语言领域）的有关数据集

可以使用__all__魔法方法进行查看

print('视觉相关数据集：', paddle.vision.datasets.__all__)
print('自然语言相关数据集：', paddle.text.datasets.__all__)

视觉相关数据集： ['DatasetFolder', 'ImageFolder', 'MNIST', 'FashionMNIST', 'Flowers', 'Cifar10', 'Cifar100', 'VOC2012']
自然语言相关数据集： ['Conll05st', 'Imdb', 'Imikolov', 'Movielens', 'UCIHousing', 'WMT14', 'WMT16']

ToTensor

ToTensor是位于paddle.vision.transforms下的API

作用是将 PIL.Image 或 numpy.ndarray 转换成 paddle.Tensor

接下来看一下手写数字识别的数据集的导入吧

在第6话的时候我们就详解了数字识别，这里我们再导入看看

手写数字识别API说明

from paddle.vision.transforms import ToTensor  # 导入ToTensor API
# 训练数据集 用ToTensor将数据格式转为Tensor

train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=ToTensor())  # 通过mode选择训练集和测试集

# 验证数据集
val_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=ToTensor())

Cache file /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz not found, downloading https://dataset.bj.bcebos.com/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz 
Begin to download

Download finished
Cache file /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz not found, downloading https://dataset.bj.bcebos.com/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz 
Begin to download
........
Download finished
Cache file /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz not found, downloading https://dataset.bj.bcebos.com/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz 
Begin to download

Download finished
Cache file /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz not found, downloading https://dataset.bj.bcebos.com/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz 
Begin to download
..
Download finished

自带数据集的处理方案

paddle.vision.transforms中就有有关的处理办法

使用__all__魔法方法查看所有的处理方法

print('数据处理方法：', paddle.vision.transforms.__all__)

数据处理方法： ['BaseTransform', 'Compose', 'Resize', 'RandomResizedCrop', 'CenterCrop', 'RandomHorizontalFlip', 'RandomVerticalFlip', 'Transpose', 'Normalize', 'BrightnessTransform', 'SaturationTransform', 'ContrastTransform', 'HueTransform', 'ColorJitter', 'RandomCrop', 'Pad', 'RandomRotation', 'Grayscale', 'ToTensor', 'to_tensor', 'hflip', 'vflip', 'resize', 'pad', 'rotate', 'to_grayscale', 'crop', 'center_crop', 'adjust_brightness', 'adjust_contrast', 'adjust_hue', 'normalize']

举例介绍

Compose 将用于数据集预处理的接口以列表的方式进行组合。

Resize 将输入数据调整为指定大小。

ColorJitter 随机调整图像的亮度，对比度，饱和度和色调。

from paddle.vision.transforms import Compose, Resize, ColorJitter


# 定义想要使用那些数据增强方式，这里用到了随机调整亮度、对比度和饱和度（ColorJitter），改变图片大小（Resize）
transform = Compose([ColorJitter(), Resize(size=100)])

# 通过transform参数传递定义好的数据增项方法即可完成对自带数据集的应用
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=transform)

Cache file /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz not found, downloading https://dataset.bj.bcebos.com/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz 
Begin to download

Download finished
Cache file /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz not found, downloading https://dataset.bj.bcebos.com/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz 
Begin to download
........
Download finished

非自带数据集的定义与加载

定义非自带数据集

paddle.io.Dataset

概述Dataset的方法和行为的抽象类。

映射式(map-style)数据集需要继承这个基类，映射式数据集为可以通过一个键值索引并获取指定样本的数据集，所有映射式数据集须实现以下方法：

__getitem__: 根据给定索引获取数据集中指定样本，在 paddle.io.DataLoader 中需要使用此函数通过下标获取样本。

__len__: 返回数据集样本个数，paddle.io.BatchSampler 中需要样本个数生成下标序列。

from paddle.io import Dataset  # 导入Datasrt库


class MyDataset(Dataset):
    """
    步骤一：继承paddle.io.Dataset类
    """
    def __init__(self, mode='train'):
        """
        步骤二：实现构造函数，定义数据读取方式，划分训练和测试数据集
        """
        super(MyDataset, self).__init__()

        if mode == 'train':
            self.data = [
                ['traindata1', 'label1'],
                ['traindata2', 'label2'],
                ['traindata3', 'label3'],
                ['traindata4', 'label4'],
            ]
        else:
            self.data = [
                ['testdata1', 'label1'],
                ['testdata2', 'label2'],
                ['testdata3', 'label3'],
                ['testdata4', 'label4'],
            ]

    def __getitem__(self, index):
        """
        步骤三：实现__getitem__方法，定义指定index时如何获取数据，并返回单条数据（训练数据，对应的标签）
        """
        data = self.data[index][0]
        label = self.data[index][1]

        return data, label

    def __len__(self):
        """
        步骤四：实现__len__方法，返回数据集总数目
        """
        return len(self.data)

# 测试定义的数据集
train_dataset2 = MyDataset(mode='train')
val_dataset2 = MyDataset(mode='test')

print('=============train dataset=============')
for data, label in train_dataset2:
    print(data, label)

print('=============evaluation dataset=============')
for data, label in val_dataset2:
    print(data, label)

=============train dataset=============
traindata1 label1
traindata2 label2
traindata3 label3
traindata4 label4
=============evaluation dataset=============
testdata1 label1
testdata2 label2
testdata3 label3
testdata4 label4

导入数据

class paddle.io.DataLoader(dataset, feed_list=None, places=None, return_list=False, batch_sampler=None, batch_size=1, shuffle=False, drop_last=False, collate_fn=None, num_workers=0, use_buffer_reader=True, use_shared_memory=False, timeout=0, worker_init_fn=None)

DataLoader返回一个迭代器，该迭代器根据 batch_sampler给定的顺序迭代一次给定的 dataset

DataLoader支持单进程和多进程的数据加载方式，当 num_workers 大于0时，将使用多进程方式异步加载数据。

具体内容

# 此处暂时使用手写数字识别的数据进行演示
train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
    x_data = data[0]
    y_data = data[1]

    print(x_data.numpy().shape)
    print(y_data.numpy().shape)
'''
定义了一个数据迭代器train_loader, 用于加载训练数据。
通过batch_size=64我们设置了数据集的批大小为64，
通过shuffle=True，我们在取数据前会打乱数据。
此外，我们还可以通过设置num_workers来开启多进程数据加载，提升加载速度。
'''

非自带数据集处理

方法一：一种是在数据集的构造函数中进行数据增强方法的定义，之后对__getitem__中返回的数据进行应用

方法二：给自定义的数据集类暴漏一个构造参数，在实例化类的时候将数据增强方法传递进去

这里用方法一进行举例子：

from paddle.io import Dataset  # 导入类库 Dataset


class MyDataset(Dataset):  # 定义Dataset的子类MyDataset
    def __init__(self, mode='train'):
        super(MyDataset, self).__init__()

        if mode == 'train':
            self.data = [
                ['traindata1', 'label1'],
                ['traindata2', 'label2'],
                ['traindata3', 'label3'],
                ['traindata4', 'label4'],
            ]
        else:
            self.data = [
                ['testdata1', 'label1'],
                ['testdata2', 'label2'],
                ['testdata3', 'label3'],
                ['testdata4', 'label4'],
            ]

        # 定义要使用的数据预处理方法，针对图片的操作
        self.transform = Compose([ColorJitter(), Resize(size=100)])  # 和自带数据的处理类似

    def __getitem__(self, index):
        data = self.data[index][0]

        # 在这里对训练数据进行应用
        # 这里只是一个示例，测试时需要将数据集更换为图片数据进行测试
        data = self.transform(data)

        label = self.data[index][1]

        return data, label

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

总结

这个的内容就先到这里

感觉里面的东西又点多，看看再研究研究，能不能更细节一点，更加白话

那么下次见，给大家一个好的体验！

下载安装命令

## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

>> 访问 PaddlePaddle 官网，了解更多相关内容。

Paddle2.0-外部数据集导入详解

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