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！
AIStudio项目地址：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1349615
参考文档：
paddle API查看地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/2.0-rc1/api/index_cn.html
CSDN地址
三岁白话系列CSDN：https://blog.csdn.net/weixin_45623093/category_10616602.html
paddlepaddle社区号：https://blog.csdn.net/PaddlePaddle
# 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
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。
# 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！
Paddle2.0-外部数据集导入详解