动手学深度学习（pytorch）学习记录9-图像分类数据集之Fashion-MNIST[学习记录]

注：本代码在jupyter notebook上运行
封面图片来源

Fashion-MNIST是一个广泛使用的图像数据集，主要用于机器学习算法的基准测试，特别是图像分类和识别任务。Fashion-MNIST由德国的时尚科技公司Zalando旗下的研究部门提供。作为MNIST手写数字集的一个直接替代品，旨在提供更具挑战性且更现代的机器学习基准测试数据集。数据集的图像结构简单，但分类难度相比MNIST有所提升，要求模型具备更强的特征提取和模式识别能力。

数据集总共包含70,000张灰度图像，分为60,000张训练图像和10,000张测试图像。其中每张图像都是28x28像素的灰度图像。涵盖了10种不同的衣物类型，包括T恤、裤子、套衫、裙子、外套、凉鞋、汗衫、运动鞋、包和踝靴。

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%matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
# from d2l import torch as d2l

# d2l.use_svg_display()

Fashion-MNIST数据集下载

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# 通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式，
# 并除以255使得所有像素的数值均在0～1之间
trans = transforms.ToTensor()
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root="data", train=True, transform=trans, download=True)
mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root="data", train=False, transform=trans, download=True)

Fashion-MNIST由10个类别的图像组成，每个类别由训练数据集（train dataset）中的6000张图像和测试数据集（test dataset）中的1000张图像组成。因此，训练集和测试集分别包含60000和10000张图像。测试数据集不会用于训练，只用于评估模型性能。

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# 获取数据集长度
len(mnist_train), len(mnist_test)

(60000, 10000)

每个输入的灰度图像的高度和宽度均为28像素，通道数为1。

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mnist_train[0][0].shape

torch.Size([1, 28, 28])

Fashion-MNIST中包含的10个类别，分别为t-shirt（T恤）、trouser（裤子）、pullover（套衫）、dress（连衣裙）、coat（外套）、sandal（凉鞋）、shirt（衬衫）、sneaker（运动鞋）、bag（包）和ankle boot（短靴）。以下函数用于在数字标签索引及其文本名称之间进行转换。

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def get_fashion_mnist_labels(labels):  
    """返回Fashion-MNIST数据集的文本标签"""
    text_labels = ['t-shirt', 'trouser', 'pullover', 'dress', 'coat',
                   'sandal', 'shirt', 'sneaker', 'bag', 'ankle boot']
    return [text_labels[int(i)] for i in labels]

创建一个函数来可视化这些样本

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def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5): 
    """绘制图像列表""" # 图片、行数、列数
    figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale) # 画布尺寸
    _, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)
    axes = axes.flatten()
    for i, (ax, img) in enumerate(zip(axes, imgs)):
        if torch.is_tensor(img):
            # 图片张量
            ax.imshow(img.numpy()) # 转化成张量
        else:
            # PIL图片
            ax.imshow(img)
        ax.axes.get_xaxis().set_visible(False) # 设置x,y轴不可见
        ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)
        if titles:
            ax.set_title(titles[i])
    return axes

以下是训练数据集中前几个样本的图像及其相应的标签。

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X, y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18)))
show_images(X.reshape(18, 28, 28), 2, 9, titles=get_fashion_mnist_labels(y));

小批量读取

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batch_size = 256

def get_dataloader_workers():  #@save
    """使用4个进程来读取数据"""
    return 4

train_iter = data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True,
                             num_workers=get_dataloader_workers())

读取训练数据所需的时间。

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# 定义计时器
import time
import numpy as np
class Timer:
    """记录多次运行时间"""
    def __init__(self):
        self.times = []
        self.start()

    def start(self):
        """启动计时器"""
        self.tik = time.time()

    def stop(self):
        """停止计时器并将时间记录在列表中"""
        self.times.append(time.time() - self.tik)
        return self.times[-1]# 返回列表最后记录的时间

    def avg(self):
        """返回平均时间"""
        return sum(self.times) / len(self.times)

    def sum(self):
        """返回时间总和"""
        return sum(self.times)

    def cumsum(self):
        """返回累计时间"""
        return np.array(self.times).cumsum().tolist()

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timer = Timer()
for X, y in train_iter:
    continue
f'{timer.stop():.2f} sec'

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