Pytorch入门教程10-数据预处理

王 茂南
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2020年10月9日07:15:58
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摘要上一篇我们介绍了Pytorch中如何导入数据. 但是为了使得训练的效果更好, 通常情况下我们需要对原始数据进行数据预处理. 所以这一篇会介绍数据预处理的相关内容, 这里主要是介绍关于图像的数据预处理.

简介

前面我们介绍了Pytorch中数据加载器的简单使用. 在完成数据加载之后, 我们还需要进行数据的预处理. 例如:

  • 特征数据需要进行标准化, 将不同的特征都转换为0-1之间的数.
  • 图像数据也需要从0-255转换为0-1之间, 同时图像数据还需要对大小进行剪裁等操作. 同时也可以通过图像变换来增加数据量, 提高模型的准确率和鲁棒性.

所以这一篇, 我们主要介绍一下Pytorch中数据预处理的部分.

参考资料

 

torchvision.transforms.Compose

首先我们介绍一下Pytorch中的Compose操作. 该函数的主要作用是将所有的预处理操作进行打包. 当有数据来的时候, 该函数可以对数据进行所有预处理的操作. 下面看一个简单的例子.

现在有一些来自numpy的数据, 我们想要, 将其转换为tensor的格式; 同时, 对原始数据进行2*x+1的操作. 我们首先定义这两个变换.

  1. class ToTensor:
  2.     # 将Numpy转换为tensor格式
  3.     def __call__(self, X):
  4.         return torch.from_numpy(X)
  6. class AddMulTransform:
  7.     def __call__(self, X):
  8.         X = torch.tensor([1]) + 2*X
  9.         return X

接着使用Compose, 合并上面两个变换的操作.

  1. # 定义预处理集合器
  2. composed = torchvision.transforms.Compose([ToTensor(), AddMulTransform()])

接着我们放入数据进行测试:

  1. # 进行数据的测试
  2. data = np.array([[1, 2, 3], [3,4,5]])
  3. composed(data)
  4. """
  5. tensor([[ 3,  5,  7],
  6.         [ 7,  9, 11]])
  7. """

可以看到原始数据, 例如2, 通过2*2+1的操作变为了5. 同时数据类型也是转换为tensor.

 

特征数据预处理

对于数值的特征, 我们会在传入网络之前进行标准化, 使得各个特征之间不会有很大的数值上的差异. 上面我们是直接对原始数据进行变换.

  • 除了上面的方法, 我们可以使用sklearn中的数据预处理的方式对数据进行处理
  • 我们也可以将其与dataset进行结合, 这样可以把数据导入和数据预处理结合在一起.

特征数据标准化

首先我们看一下如何使用sklearn中的数据预处理的方式来对数据进行处理.

  1. from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  2. sc = StandardScaler()
  3. # 对特征进行标准化，标签不要标准化，因为标签只有 0 和 1
  4. X_train = sc.fit_transform(X_train)
  5. X_test = sc.transform(X_test)
  6. X_train

 

与dataset结合使用

我们定义一个dataset, 基本内容是和之前一样的. 唯一的不同是我们在getitem中加入了transform, 来对数据进行预处理. 下面是一个简单的例子.

  1. class TestDataset(Dataset):
  2.     # 需要继承dataset数据集
  3.     def __init__(self, transform):
  4.         # I初始化数据
  5.         xy = np.random.random((100, 13))*100
  6.         self.n_samples = xy.shape[0] # 样本的个数
  8.         # 这里我们就不做Tensor的转换了，将其全部放入 transform 中
  9.         self.x_data = xy[:, 1:]
  10.         self.y_data = xy[:, 0].reshape(-1,1)
  11.         # 数据预处理集合
  12.         self.transform = transform
  14.     # 返回 dataset[index]
  15.     def __getitem__(self, index):
  16.         sample = self.x_data[index], self.y_data[index]
  18.         if self.transform:
  19.             # 数据预处理在这里(只对x进行预处理)
  20.             sample = self.transform(sample)
  22.         return sample
  24.     def __len__(self):
  25.         # 返回数据长度
  26.         return self.n_samples

我们定义两种变换, 分别是将数据转换为0-1之间, 和将数据转换为tensor格式. 需要注意的是, 这里归一化操作是只对feature进行的归一化, 可以看下面的代码.

  1. # 定义归一化操作
  2. class Normalization:
  3.     """这里是只对features进行归一化处理
  4.     """
  5.     def __call__(self, sample):
  6.         inputs, targets = sample
  7.         amin, amax = inputs.min(), inputs.max()  # 求最大最小值
  8.         inputs = (inputs-amin)/(amax-amin)  # (矩阵元素-最小值)/(最大值-最小值)
  9.         return inputs, targets
  11. # 定义numpy转tensor
  12. class ToTensor:
  13.     def __call__(self, sample):
  14.         inputs, targets = sample
  15.         return torch.from_numpy(inputs), torch.from_numpy(targets)

接着我们使用compose合并上面的两种变换, 同时初始化dataset并传入transform.

  1. # 定义 composed
  2. composed = torchvision.transforms.Compose([Normalization(), ToTensor()])
  4. # 初始化dataset的时候传入transform即可
  5. dataset = TestDataset(transform=composed)

我们来看一下dataset中的数据, 看一下是否完成了预处理.

  1. features_0, labels_0 = dataset[0]
  3. # 查看数据类型
  4. print(type(features_0), type(labels_0))
  5. """
  6. <class 'torch.Tensor'> <class 'torch.Tensor'>
  7. """
  9. # 查看是否进行归一化
  10. print(features_0) # 这里是进行归一化的结果
  11. print(labels_0) # 这里是没有进行归一化的结果
  12. """
  13. tensor([0.0935, 0.2159, 0.9332, 0.0000, 0.0356, 0.3848, 0.4804, 0.0839, 0.1280,
  14.         0.7919, 0.6031, 1.0000], dtype=torch.float64)
  15. tensor([44.6151], dtype=torch.float64)
  16. """

可以看到数据类型转换为tensor, 同时所有的feature都转换为0-1之间的数字, 但是label是没有变换的. 可以看到在初始化dataset的时候, 我们就同时完成了数据的预处理.

 

图像数据预处理

除了有特征数据之外, 有的时候我们的数据集会是图像的数据集. 我们使用下面的图像作为例子, 来说明图像数据集如何进行预处理. 首先我们显示原始图像:

  1. import torchvision.transforms as transforms
  2. from PIL import Image
  3. import matplotlib.pyplot as plt
  4. from matplotlib.pyplot import imshow
  5. %matplotlib inline
  6. img = Image.open("20200804_141727_tnzpt18.jpg")
  7. imshow(img)
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剪裁图像大小

有的时候, 我们需要从中心开始对原始图像进行剪裁, 剪裁为固定的大小.

  1. # torchvision.transforms.CenterCrop（size）：从中心开始，裁剪给定大小的 PIL 图像
  2. transform = transforms.CenterCrop((300, 400))
  3. new_img = transform(img)
  4. imshow(new_img)
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图像的随机剪裁

  1. #torchvision.transforms.RandomResizedCrop(size, scale,ratio,interpolation)
  2. new_img = transforms.RandomResizedCrop((300, 400), scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.333333333), interpolation=2)(img)
  3. imshow(new_img)
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改变图像亮度, 对比对和饱和度

使用transforms.ColorJitter来完成改变图像亮度, 对比对和饱和度. 下面是一个简单的例子.

  1. # transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0)：
  2. # 改变图片的亮度、对比度和饱和度
  4. plt.subplot(221)
  5. imshow(img) # 显示原始图片
  7. # r随机改变亮度
  8. my_img1 = transforms.ColorJitter((0.5, 0.6))(img)
  9. plt.subplot(222)
  10. imshow(my_img1)
  12. # 随机改变对比度
  13. my_img2 = transforms.ColorJitter(0, (0.5, 0.6))(img)
  14. plt.subplot(223)
  15. imshow(my_img2)
  17. # 随机改变饱和度
  18. my_img3 = transforms.ColorJitter(0, 0, (0.5, 0.6))(img)
  19. plt.subplot(224)
  20. imshow(my_img3)
  22. plt.show()
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转换为灰度图

使用torchvision.transforms.Grayscale(num_output_channels)将图像转换为灰度图.

  • 如果返回的图像是单通道num_output_channels=1
  • 如果返回的图像是3通道，其中num_output_channels=3, 且r == g == b

也就是说三通道也是灰度图, 不过三个通道的值是一样的.

  1. plt.subplot(131)
  2. imshow(img) # 显示原始图片
  3. my_img1 = transforms.Grayscale(1)(img)
  4. plt.subplot(132)
  5. imshow(my_img1, 'gray')
  6. my_img2 = transforms.Grayscale(3)(img)
  7. plt.subplot(133)
  8. imshow(my_img2)
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图像的填充

使用pad对图像进行填充. 下面的实验中我们在图像的四周加上黑边.

  1. # transforms.Pad（padding，fill = 0，padding_mode ='constant' ）：
  2. # 使用给定的 pad 值将给定的 PIL 图像四处填充
  3. plt.subplot(121)
  4. imshow(img)
  6. # 四周加黑色的边界
  7. my_img = transforms.Pad(padding=200, fill=(0, 0, 0), padding_mode='constant')(img)
  8. plt.subplot(122).set_title("Pad")
  9. imshow(my_img)
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中心仿射变换

  1. # transforms.RandomAffine(degrees, translate=None, scale=None,
  2. #                       shear=None, resample=False, fillcolor=0)：
  3. # 保持图像中心不变的中心仿射变换(可以理解为不同程度的旋转，再在空余位置补 0)
  4. my_img1 = transforms.RandomAffine(60)(img)
  5. plt.subplot(221).set_title("rotate_only")
  6. imshow(my_img1)
  7. my_img2 = transforms.RandomAffine(60, translate=(0.3, 0.3))(img)
  8. plt.subplot(222).set_title("rotate_translate")
  9. imshow(my_img2)
  10. my_img3 = transforms.RandomAffine(60, scale=(2.0, 2.1))(img)
  11. plt.subplot(223).set_title("rotate_scale")
  12. imshow(my_img3)
  13. my_img4 = transforms.RandomAffine(0, shear=60)(img)
  14. plt.subplot(224).set_title("shear_only")
  15. imshow(my_img4)
  16. plt.tight_layout()
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翻转-RandomHorizontalFlip

除了上面的操作之外, 我们还可以对图片进行翻转, 例如下面的例子.

  1. plt.subplot(121)
  2. img = Image.open("hymenoptera_data/train/ants/178538489_bec7649292.jpg")
  3. imshow(img)
  4. plt.subplot(122)
  5. transform = torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip()
  6. new_img = transform(img)
  7. print(new_img.size)
  8. imshow(new_img)

最终的效果如下图所示, 下面两个图的区别就是进行了翻转:

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王 茂南
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