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数据是深度学习的基础高质量的数据输入将在整个深度神经网络中起到积极作用。MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎通过数据集Dataset和数据变换Transforms实现高效的数据预处理。其中Dataset是Pipeline的起始用于加载原始数据。mindspore.dataset提供了内置的文本、图像、音频等数据集加载接口并提供了自定义数据集加载接口。
环境搭建
首先搭建环境并导入所需包。
%%capture captured_output
# 实验环境已经预装了mindspore2.2.14如需更换mindspore版本可更改下面mindspore的版本号
!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore2.2.14import numpy as np
from mindspore.dataset import vision
from mindspore.dataset import MnistDataset, GeneratorDataset
import matplotlib.pyplot as plt数据集加载
我们使用Mnist数据集作为样例演示如何使用mindspore.dataset进行加载。需要注意的是mindspore.dataset提供的接口仅支持解压后的数据文件因此我们使用download库下载数据集并解压。
# Download data from open datasets
from download import downloadurl https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ \notebook/datasets/MNIST_Data.zip
path download(url, ./, kindzip, replaceTrue)压缩文件下载并解压后直接加载数据集可以看到其数据类型为MnistDataset。
train_dataset MnistDataset(MNIST_Data/train, shuffleFalse)
print(type(train_dataset))class mindspore.dataset.engine.datasets_vision.MnistDataset数据集迭代
数据集加载后通常以迭代方式获取数据然后送入神经网络中进行训练。我们可以用create_tuple_iterator或create_dict_iterator接口创建数据迭代器迭代访问数据。
访问的数据类型默认为Tensor若设置output_numpyTrue访问的数据类型为Numpy。
下面定义一个可视化函数迭代9张图片进行展示。
def visualize(dataset):figure plt.figure(figsize(4, 4))cols, rows 3, 3plt.subplots_adjust(wspace0.5, hspace0.5)for idx, (image, label) in enumerate(dataset.create_tuple_iterator()):figure.add_subplot(rows, cols, idx 1)plt.title(int(label))plt.axis(off)plt.imshow(image.asnumpy().squeeze(), cmapgray)if idx cols * rows - 1:breakplt.show()
visualize(train_dataset)数据集常用操作
Pipeline的设计理念使得数据集的常用操作采用dataset dataset.operation()的异步执行方式执行操作返回新的Dataset此时不执行具体操作而是在Pipeline中加入节点最终进行迭代时并行执行整个Pipeline。
shuffle
数据集随机shuffle可以消除数据排列造成的分布不均问题。
mindspore.dataset提供的数据集在加载时可配置shuffleTrue或使用如下操作
train_dataset train_dataset.shuffle(buffer_size64)
visualize(train_dataset)map
map操作是数据预处理的关键操作可以针对数据集指定列column添加数据变换Transforms将数据变换应用于该列数据的每个元素并返回包含变换后元素的新数据集。
image, label next(train_dataset.create_tuple_iterator())
print(image.shape, image.dtype)(28, 28, 1) UInt8这里对Mnist数据集做数据缩放处理将图像统一除以255数据类型由uint8转为了float32。
train_dataset train_dataset.map(vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0), input_columnsimage)
image, label next(train_dataset.create_tuple_iterator())
print(image.shape, image.dtype)(28, 28, 1) Float32batch
batch的作用是将数据集打包为固定大小的batch适用于在有限硬件资源下使用梯度下降进行模型优化。一般设置一个固定的batch size将连续的数据分为若干批batch。
train_dataset train_dataset.batch(batch_size32)batch后的数据增加一维大小为batch_size。
image, label next(train_dataset.create_tuple_iterator())
print(image.shape, image.dtype)(32, 28, 28, 1) Float32自定义数据集
mindspore.dataset模块提供了一些常用的公开数据集和标准格式数据集的加载API。
对于MindSpore暂不支持直接加载的数据集可以构造自定义数据加载类或自定义数据集生成函数的方式来生成数据集然后通过GeneratorDataset接口实现自定义方式的数据集加载。
GeneratorDataset支持通过可随机访问数据集对象、可迭代数据集对象和生成器(generator)构造自定义数据集下面分别对其进行介绍。
可随机访问数据集
可随机访问数据集是实现了__getitem__和__len__方法的数据集表示可以通过索引/键直接访问对应位置的数据样本。例如当使用dataset[idx]访问这样的数据集时可以读取dataset内容中第idx个样本或标签。
# Random-accessible object as input source
class RandomAccessDataset:def __init__(self):self._data np.ones((5, 2))self._label np.zeros((5, 1))def __getitem__(self, index):return self._data[index], self._label[index]def __len__(self):return len(self._data)loader RandomAccessDataset()
dataset GeneratorDataset(sourceloader, column_names[data, label])for data in dataset:print(data)[Tensor(shape[2], dtypeFloat64, value [ 1.00000000e00, 1.00000000e00]), Tensor(shape[1], dtypeFloat64, value [ 0.00000000e00])]
...# list, tuple are also supported.
loader [np.array(0), np.array(1), np.array(2)]
dataset GeneratorDataset(sourceloader, column_names[data])for data in dataset:print(data)[Tensor(shape[], dtypeInt64, value 0)]
...可迭代数据集
可迭代的数据集是实现了__iter__和__next__方法的数据集表示可以通过迭代的方式逐步获取数据样本。这种类型的数据集特别适用于随机访问成本太高或者不可行的情况。
例如当使用iter(dataset)的形式访问数据集时可以读取从数据库、远程服务器返回的数据流。
下面构造一个简单迭代器并将其加载至GeneratorDataset。
# Iterator as input source
class IterableDataset():def __init__(self, start, end):init the class object to hold the dataself.start startself.end enddef __next__(self):iter one data and returnreturn next(self.data)def __iter__(self):reset the iterself.data iter(range(self.start, self.end))return selfloader IterableDataset(1, 5)
dataset GeneratorDataset(sourceloader, column_names[data])for d in dataset:print(d)[Tensor(shape[], dtypeInt64, value 1)]
...学习心得
在本次学习中我掌握了如何使用MindSpore进行数据集加载和预处理。通过实验了解了Mnist数据集的加载、shuffle、map和batch等操作的具体实现。此外还学习了自定义数据集的构建方法。这些技能将有助于提高深度学习模型的性能和效率。
