解决任何真实问题的重要一步是获取数据,Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。
我们将从
https://www.kaggle.com/competitions/dogs-vs-cats/data
下载猫狗数据集,并对其进行一定的操作,以正确的导入到我们的计算机,为接下来的模型训练做准备。
数据集(带有标号的)包含25000张图片,猫狗各一半,图片格式如下:
类别.序号.jpg,比如
-
cat.1.jpg,cat.2.jpg,cat.3.jpg,....cat.12449.jpg
-
dog.1.jpg,dog.2.jpg,dog.3.jpg,.....dog.12499.jpg
共计25000张。
直接将其导入计算机显然是不行的,我们必须对图片名进行处理,接着构建自己的Dataset类。
首先对图片名进行处理:
import os
path="E:\\3-10\\source\\train\\"
filenames=[name for name in os.listdir(path)]
j=0
k=0
catList=[]
dogList=[]
for i,filename in enumerate(filenames):
src=path+filename
namelist=filename.split('.')
if namelist[0]=='cat':
j=j+1
dst=namelist[0]+str(j)+'.0'+'.'+namelist[2] #猫标签设置为0
catList.append(dst)#获得cat的图片名集合
else:
k=k+1
dst=namelist[0]+str(k)+'.1'+'.'+namelist[2] #狗标签设置为1
dogList.append(dst)#获得dog的图片名集合
dst=path+dst
os.rename(src,dst)
注:path为下载的数据集图片的路径
在这步操作后,cat和dog的图片名则变为了下列格式:
-
cat1.0.jpg,
-
cat2.0,jpg
-
cat3.0.jpg
-
....
-
cat12500.0.jpg
-
dog1.1.jpg,
-
dog2.1.jpg
-
....
-
dog12500.1.jpg
需要强调的是这里的cat1,dog1...,jpg格式仅仅是一个习惯,没有太多的含义,真正重要的是0,1,...,这是个标签,指明了这张图片的类别,并在构建Dataset类时发挥作用。0代表cat,而1代表dog。
同时,catList和dogList还分别存储了猫和狗的图片路径名程,就像这样。
-
['cat1.0.jpg', 'cat2.0.jpg', 'cat3.0.jpg', 'cat4.0.jpg', 'cat5.0.jpg'...]
-
['dog1.1.jpg', 'dog2.1.jpg', 'dog3.1.jpg', 'dog4.1.jpg', 'dog5.1.jpg'...]
之所以这样处理,是因为为了易于划分训练集和测试集。
接着,实现自己的Dataset类
import torch
import os
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import numpy as np
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self,path_file,namelists,transform=None):
self.path_file=path_file
self.imgs=namelists
self.transform=transform
def __len__(self):
return len(self.imgs)
def __getitem__(self, idx):
#get the image
img_path = os.path.join(self.path_file,self.imgs[idx])
image=Image.open(img_path)
image=image.resize((28,28))#修改图片大小,默认大小
if self.transform:
image = self.transform(image)
#get the label
str1=self.imgs[idx].split('.')
label=eval(str1[1])
return image, label
train_data=MyDataset(path,catList[0:10000]+dogList[0:10000],transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
transforms.Resize((224,224))]) )
test_data=MyDataset(path,catList[10000:12500]+dogList[10000:12500],transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
transforms.Resize((224,224))]) )
训练集和测试集按8:2的比例划分。
导入DataLoader:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-818504.html
train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader=torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=32, shuffle=True)
测试:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-818504.html
#测试
len(train_data)
20000
len(test_data)
5000
imgs,labels=next(iter(train_loader))
imgs.size()
torch.Size([32, 3, 224, 224])
labels.size()
torch.Size([32])
labels
tensor([0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1,
1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0])
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