gluon模块进行数据加载-Dataset和DataLoader

在gluon接口中，通过Dataset和DataLoader来对数据集进行循环遍历，并返回batch大小的数据，其中Dataset对象用于数据的收集、加载和变换，而DataLoader对象用于返回batch大小的数据。

1. 相关模块
mxnet.gluon.data ： 数据加载API
mxnet.gluon.data.vision : 专门用于计算机视觉的数据集API和处理工具
2. Dataset介绍
Dataset对象用于收集数据、加载和变换数据，其中 数据加载是能够通过给定的下标获取对应的样本，数据变换可以对数据进行各种数据增广操作

原理
所有Dataset类中，都有以下四个方法：

getitem(idx)： 数据加载，用于返回第idx个样本
len(): 用于返回数据集的样本的数量
transform(fn, lazy = True): 数据变换，用于返回对每个样本利用fn函数进行数据变换（增广）后的Dataset
transform_first(fn, lazy = True): 数据变换，用于返回对每个样本的特征利用fn函数进行数据变换（增广）后的Dataset,而不对label进行数据增广
用法
ArrayDataset

import mxnet as mx
## 定义
mx.random.seed(42) # 固定随机数种子，以便能够复现
X = mx.random.uniform(shape = (10, 3))
y = mx.random.uniform(shape = (10, 1))
dataset = mx.gluon.data.ArrayDataset(X, y) # ArrayDataset不需要从硬盘上加载数据
## 使用
dataset[5]  # 将返回第6个样本的特征和标签，（特征，标签）

ImageFolderDataset

import mxnet as mx
## 定义
dataset= gdata.vision.ImageFolderDataset("样本集的根路径", flag=1)
## 使用
dataset[5]  # 将返回第6个样本的特征和标签，（特征，标签）

ImageRecordDataset

import mxnet as mx
## 定义
file = '/xxx/train.rec'
 #不需要指定idx文件路径，会从路径中自动拼接处idx的路径，例如此处为/xxx/train.idx
dataset= gdata.vision.ImageRecordDataset(file) 
## 使用
dataset[5]  # 将返回第6个样本的特征和标签，（特征，标签）

API中的所有Dataset

mxnet.gluon.data.Dataset： 抽象的数据集类

mxnet.gluon.data.ArrayDataset: 组合多个Dataset的数据集类

mxnet.gluon.data.RecordFileDataset:　.rec文件的数据集类

mxnet.gluon.data.vison.MNIST： MNIST数据集的Dataset

mxnet.gluon.data.vison.FashionMNIST: FashionMNIST数据集的Dataset

mxnet.gluon.data.vison.CIFAR10: CIFAR10数据集的Dataset

mxnet.gluon.data.vison.CIFAR100: CIFAR100数据集的Dataset

mxnet.gluon.data.vison.ImageRecordDataset: 含有图片的.rec文件的Dataset

mxnet.gluon.data.vison.ImageFolderDataset: 存储图片在文件夹结构的Dataset

说明： mxnet和numpy的array可以直接作为Dataset

3. DataLoader介绍
加载Dataset，迭代时返回batch大小的样本
可以方便的并行地加载数据
使用示例如下：

from multiprocessing import cpu_count
CPU_COUNT = cpu_count()
data_loader = mx.gluon.data.DataLoader(dataset, batch_size = 5, num_workers = CPU_COUNT)
for X, y in data_loader:
    print X.shape, y.shape

4. transforms模块介绍
在gloun的data接口中，有可以使用的数据增广的模块（mxnet.gluon.data.vision.tranforms）。在transforms模块中定义了很多数据变换的layer（为Block的子类），变换layer的输入为样本，输出为变换后的样本。

用法示例

from mxnet.gluon import data as gdata
train_ds = gdata.vision.ImageFolderDataset("样本集的根路径", flag=1)
print train_ds[0] #变换之前的数据
## 数据变换定义
transform_train = gdata.vision.transforms.Compose([  # Compose将这些变换按照顺序连接起来
        # 将图片放大成高和宽各为 40 像素的正方形。
        gdata.vision.transforms.Resize(40),
        # 随机对高和宽各为 40 像素的正方形图片裁剪出面积为原图片面积 0.64 到 1 倍之间的小正方
        # 形，再放缩为高和宽各为 32 像素的正方形。
        gdata.vision.transforms.RandomResizedCrop(32, scale=(0.64, 1.0),
                                                  ratio=(1.0, 1.0)),
        # 随机左右翻转图片。
        gdata.vision.transforms.RandomFlipLeftRight(),
        # 将图片像素值按比例缩小到 0 和 1 之间，并将数据格式从“高 * 宽 * 通道”改为“通道 * 高 * 宽”。
        gdata.vision.transforms.ToTensor(),
        # 对图片的每个通道做标准化。
        gdata.vision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465],
                                          [0.2023, 0.1994, 0.2010])
    ])

train_ds_transformed = train_ds.transform_first(train_ds )
print  train_ds_transformed[0] #变换之后的数据

重要的变换

• Cast: 变换数据类型
• ToTensor: 将图像数组由“高 * 宽 * 通道”改为 “通道 * 高 * 宽”
• Normalize: 对图片（shape为通道 * 高 * 宽）每个通道上的每个像素按照均值和方差标准化
• RandomResizedCrop: 首先按照一定的比例随机裁剪图像，然后再对图像变换高和宽
• Resize: 将图像变换高和宽
• RandomFlipLeftRight： 随机左右翻转

例子

# coding: utf-8
from mxnet.gluon import data as gdata
import multiprocessing
import os

def get_cifar10(root_dir,  batch_size, num_workers =  1):
    train_ds = gdata.vision.ImageFolderDataset(os.path.join(root_dir, 'train'), flag=1)
    valid_ds = gdata.vision.ImageFolderDataset(os.path.join(root_dir, 'valid'), flag=1)
    train_valid_ds = gdata.vision.ImageFolderDataset(os.path.join(root_dir, 'train_valid'), flag=1)
    test_ds = gdata.vision.ImageFolderDataset(os.path.join(root_dir, 'test'), flag=1)

    transform_train = gdata.vision.transforms.Compose([
        # 将图片放大成高和宽各为 40 像素的正方形。
        gdata.vision.transforms.Resize(40),
        # 随机对高和宽各为 40 像素的正方形图片裁剪出面积为原图片面积 0.64 到 1 倍之间的小正方
        # 形，再放缩为高和宽各为 32 像素的正方形。
        gdata.vision.transforms.RandomResizedCrop(32, scale=(0.64, 1.0),
                                                  ratio=(1.0, 1.0)),
        # 随机左右翻转图片。
        gdata.vision.transforms.RandomFlipLeftRight(),
        # 将图片像素值按比例缩小到 0 和 1 之间，并将数据格式从“高 * 宽 * 通道”改为
        # “通道 * 高 * 宽”。
        gdata.vision.transforms.ToTensor(),
        # 对图片的每个通道做标准化。
        gdata.vision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465],
                                          [0.2023, 0.1994, 0.2010])
    ])

    # 测试时，无需对图像做标准化以外的增强数据处理。
    transform_test = gdata.vision.transforms.Compose([
        gdata.vision.transforms.ToTensor(),
        gdata.vision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465],
                                          [0.2023, 0.1994, 0.2010])
    ])
    train_ds = train_ds.transform_first(transform_train)
    valid_ds = valid_ds.transform_first(transform_test)
    train_valid_ds = train_valid_ds.transform_first(transform_train)
    test_ds = test_ds.transform_first(transform_test)
    train_data = gdata.DataLoader(train_ds, batch_size, shuffle=True, last_batch='keep',num_workers = num_workers)
    valid_data = gdata.DataLoader(valid_ds, batch_size, shuffle=False, last_batch='keep', num_workers = num_workers)
    train_valid_data = gdata.DataLoader(train_valid_ds, batch_size, shuffle=True, last_batch='keep', num_workers=num_workers)
    test_data = gdata.DataLoader(test_ds, batch_size, shuffle=False, last_batch='keep', num_workers=num_workers)
    return train_data, valid_data, train_valid_data, test_data


if __name__ == '__main__':
    batch_size = 256
    root_dir =  '/home/face/common/samples/cifar-10/train_valid_test'

    train_data, valid_data, train_valid_data, test_data = get_cifar10(root_dir, batch_size)

    for batch in train_data:
        data, label = batch
        print data.shape, label