深度学习笔记（4）

发布于 2022-07-31  567 次阅读

这一章跟着paddle的官方教程来手写数据处理部分。

首先导入相关库

# 加载飞桨和相关数据处理的库
import paddle
import paddle.fluid as fluid
from paddle.fluid.dygraph.nn import Linear
import numpy as np
import os
import gzip
import json
import random

首先查看mnist数据的存储形式，这里给的数据是json格式，直接用json库打开得到一个list，结构如图

# 声明数据集文件位置
datafile = './work/mnist.json.gz'
print('loading mnist dataset from {} ......'.format(datafile))
# 加载json数据文件
data = json.load(gzip.open(datafile))
print('mnist dataset load done')
# 读取到的数据区分训练集，验证集，测试集
train_set, val_set, eval_set = data

# 数据集相关参数，图片高度IMG_ROWS, 图片宽度IMG_COLS
IMG_ROWS = 28
IMG_COLS = 28

# 打印数据信息
imgs, labels = train_set[0], train_set[1]
print("训练数据集数量: ", len(imgs))

# 观察验证集数量
imgs, labels = val_set[0], val_set[1]
print("验证数据集数量: ", len(imgs))

# 观察测试集数量
imgs, labels = val= eval_set[0], eval_set[1]
print("测试数据集数量: ", len(imgs))

下面来实现返回一批次的数据的数据生成器，这里用到了迭代器，也就是yield。 这个博主讲的比较简单易懂https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details/82142856/ 那么就来写我们自己的数据迭代器

imgs, labels = train_set[0], train_set[1]
print("训练数据集数量: ", len(imgs))
# 获得数据集长度
imgs_length = len(imgs)
# 定义数据集每个数据的序号，根据序号读取数据
index_list = list(range(imgs_length))
# 读入数据时用到的批次大小
BATCHSIZE = 100

# 随机打乱训练数据的索引序号
random.shuffle(index_list)

# 定义数据生成器，返回批次数据
def data_generator():

    imgs_list = []
    labels_list = []
    for i in index_list:
        # 将数据处理成期望的格式，比如类型为float32，shape为[1, 28, 28]
        img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype('float32')
        label = np.reshape(labels[i], [1]).astype('float32')
        imgs_list.append(img) 
        labels_list.append(label)
        if len(imgs_list) == BATCHSIZE:
            # 获得一个batchsize的数据，并返回
            yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list)
            # 清空数据读取列表
            imgs_list = []
            labels_list = []

    # 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE，
    # 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batch
    if len(imgs_list) > 0:
        yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list)
    return data_generator

# 声明数据读取函数，从训练集中读取数据
train_loader = data_generator
# 以迭代的形式读取数据
for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
    image_data, label_data = data
# 声明数据读取函数，从训练集中读取数据
train_loader = data_generator
# 以迭代的形式读取数据
for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
    image_data, label_data = data
    if batch_id == 0:
        # 打印数据shape和类型
        print("打印第一个batch数据的维度，以及数据的类型:")
        print("图像维度: {}, 标签维度: {}, 图像数据类型: {}, 标签数据类型: {}".format(image_data.shape, label_data.shape, type(image_data), type(label_data)))
    break

数据里难免会出现点奇怪的错误，比如之前我就做过一个项目，数据集里有一张图片居然是四通道就会莫名其妙报错，于是需要在加载数据时就写一些检验函数，一般就是检验一下图像的shape和通道数对不对，和便签数量匹不匹配。

 imgs_length = len(imgs)

    assert len(imgs) == len(labels), \
          "length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})".format(len(imgs), len(label))

接着把它封装成函数

def load_data(mode='train'):
    datafile = './work/mnist.json.gz'
    print('loading mnist dataset from {} ......'.format(datafile))
    # 加载json数据文件
    data = json.load(gzip.open(datafile))
    print('mnist dataset load done')
   
    # 读取到的数据区分训练集，验证集，测试集
    train_set, val_set, eval_set = data
    if mode=='train':
        # 获得训练数据集
        imgs, labels = train_set[0], train_set[1]
    elif mode=='valid':
        # 获得验证数据集
        imgs, labels = val_set[0], val_set[1]
    elif mode=='eval':
        # 获得测试数据集
        imgs, labels = eval_set[0], eval_set[1]
    else:
        raise Exception("mode can only be one of ['train', 'valid', 'eval']")
    print("训练数据集数量: ", len(imgs))
    
    # 校验数据
    imgs_length = len(imgs)

    assert len(imgs) == len(labels), \
          "length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})".format(len(imgs), len(labels))
    
    # 获得数据集长度
    imgs_length = len(imgs)
    
    # 定义数据集每个数据的序号，根据序号读取数据
    index_list = list(range(imgs_length))
    # 读入数据时用到的批次大小
    BATCHSIZE = 100
    
    # 定义数据生成器
    def data_generator():
        if mode == 'train':
            # 训练模式下打乱数据
            random.shuffle(index_list)
        imgs_list = []
        labels_list = []
        for i in index_list:
            # 将数据处理成希望的格式，比如类型为float32，shape为[1, 28, 28]
            img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype('float32')
            label = np.reshape(labels[i], [1]).astype('float32')
            imgs_list.append(img) 
            labels_list.append(label)
            if len(imgs_list) == BATCHSIZE:
                # 获得一个batchsize的数据，并返回
                yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list)
                # 清空数据读取列表
                imgs_list = []
                labels_list = []
    
        # 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE，
        # 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batch
        if len(imgs_list) > 0:
            yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list)
    return data_generator

下面定义一层神经网络，利用定义好的数据处理函数，完成神经网络的训练。

# 数据处理部分之后的代码，数据读取的部分调用load_data函数
# 定义网络结构，同上一节所使用的网络结构
class MNIST(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self):
        super(MNIST, self).__init__()
        self.fc = Linear(input_dim=784, output_dim=1, act=None)

    def forward(self, inputs):
        inputs = fluid.layers.reshape(inputs, (-1, 784))
        outputs = self.fc(inputs)
        return outputs

# 训练配置，并启动训练过程
with fluid.dygraph.guard():
    model = MNIST()
    model.train()
    #调用加载数据的函数
    train_loader = load_data('train')
    optimizer = fluid.optimizer.SGDOptimizer(learning_rate=0.001, parameter_list=model.parameters())
    EPOCH_NUM = 10
    for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
        for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
            #准备数据，变得更加简洁
            image_data, label_data = data
            image = fluid.dygraph.to_variable(image_data)
            label = fluid.dygraph.to_variable(label_data)
            
            #前向计算的过程
            predict = model(image)
            
            #计算损失，取一个批次样本损失的平均值
            loss = fluid.layers.square_error_cost(predict, label)
            avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
            
            #每训练了200批次的数据，打印下当前Loss的情况
            if batch_id % 200 == 0:
                print("epoch: {}, batch: {}, loss is: {}".format(epoch_id, batch_id, avg_loss.numpy()))
            
            #后向传播，更新参数的过程
            avg_loss.backward()
            optimizer.minimize(avg_loss)
            model.clear_gradients()

    #保存模型参数
    fluid.save_dygraph(model.state_dict(), 'mnist')

把它改写成pytorch版本也很简单，毕竟数据读取的函数与用什么深度学习框架没有什么关系

还是要注意pytorch的好几个函数名都不一样

# 数据处理部分之后的代码，数据读取的部分调用load_data函数
# 定义网络结构，同上一节所使用的网络结构
class Mnist(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Mnist,self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28*28*1,1)
 
    def forward(self,x):
        x = x.view(-1,28*28*1)
        x = self.fc1(x)
        return x

# 训练配置，并启动训练过程
model = Mnist()
model.train(mode=True)
#调用加载数据的函数
train_loader = load_data('train')
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr= 0.001)
criterion = nn.MSELoss()

EPOCH_NUM = 10
for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
    for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
        #准备数据，变得更加简洁
        image_data, label_data = data
        image = torch.tensor(image_data)
        label = torch.tensor(label_data)
            
        #前向计算的过程
        predict = model(image)
            
        #计算损失，取一个批次样本损失的平均值
        loss = criterion(predict, label)
        avg_loss = torch.mean(loss)
            
        #每训练了200批次的数据，打印下当前Loss的情况
        if batch_id % 200 == 0:
            print("epoch: {}, batch: {}, loss is: {}".format(epoch_id, batch_id, avg_loss.detach().numpy()))
            
        #后向传播，更新参数的过程
        avg_loss.backward()
        optimizer.step()
        model.zero_grad()

之后教程还说了paddle怎么异步读取，这个之后再说吧

话说今天lycoris更新了，真的好甜啊

届ける言葉を今は育ててる
最后更新于 2022-07-31
啥也没有呀