【例子】pytorch导入FashionMNIST数据

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本文通过展示一个pytorch导入FashionMNIST数据的例子

来讲解pytorch导入torchvision自带数据集的流程和注意事项

 一、pytorch导入自带的FashionMNIST数据  

本节展示如何在pytorch中导入torchvision的自带FashionMNIST数据  

1. pytorch导入FashionMNIST数据的代码示例

下面直接展示一个在pytorch中加载FashionMNIST数据

示例代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
本代码展示如何下载pytorch的torchvision自带的FashionMNIST数据,
并展示下载后的数据内容
"""
# ------------下载torchvision自带的FashionMNIST图片样本---------------
from torchvision.transforms import ToTensor

# 获取训练数据
import torchvision
img_data = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root       = 'D:\pytorch\data'                    # 路径,如果路径有,就直接从路径中加载,如果没有,就联网获取
    ,train     = True                                 # true为下载训练数据集,false为下载测试数据集
    ,download  = True                                 # 是否下载,选为True,就下载到root下面
    ,transform = torchvision.transforms.ToTensor()    # 转换为tensor数据
)
# 获取测试数据
test_data = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root      = 'D:\pytorch\data',
    train     = False,
    download  = True,
    transform = ToTensor()
)

#-----------------随机提取一些样本来看看-------------------------------------------------
import random
import matplotlib.pyplot as plt

figure     = plt.figure(figsize=(8, 8))                   # 初始化图片,figsize可以指定图片的大小
sample_num = len(img_data)                                # 样本个数
cols, rows = 3, 3                                         # 展示3*3个样本
pic_num    = cols * rows                                  # 展示样本个数
sample_idx = random.sample(range(0,sample_num),pic_num)   # 随机抽取样本
labels_map = img_data.classes                             # 提取出标签名称   
for i in range(0, pic_num):                               # 绘画各个样本
    img, label = img_data[sample_idx[i]]                  # 本次要绘画的样本
    figure.add_subplot(rows, cols, i+1)                   # 添加到figure
    plt.title(labels_map[label])                          # 样本标签 
    plt.axis("off")                                       # 不展示坐标轴
    plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")                # 绘图
plt.show()

运行上述代码，下载后的图片如下

 二、pytorch导入torchvision自带数据的详细说明  

本节讲解并剖析上节例子中的一些细节，进一步了解pytorch中如何导入torchvision自带数据

01. 关于torchvision自带数据的接口请求参数

torchvision数据中的每个数据接口入参并不是完全一样的，甚至相同的入参名，所代表的意义也不同

所以对于具体数据的下载，必须根据具体的数据接口说明来进设设置

所有图片数据的数据列表地址为： https://pytorch.org/vision/stable/datasets.html 

本例中下载的是FashionMNIST的数据，它的说明页面为： FashionMNIST

根据FashionMNIST的数据说明，配置的参数如下：

img_data = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root       = 'D:\pytorch\data'                    # 路径,如果路径有,就直接从路径中加载,如果没有,就联网获取
    ,train     = True                                 # true为下载训练数据集,false为下载测试数据集
    ,download  = True                                 # 是否下载,选为True,就下载到root下面
    ,transform = torchvision.transforms.ToTensor()    # 转换为tensor数据
)

其中各个参数的意义如下：

root          ：数据的下载、保存路径

                     如果路径上已经有数据，就直接从路径加载，如果没有，再到pytorch上下载

train         ：是否下载训练数据，

                    如果为True,则下载训练数据，如果为False,就下载测试数据

dowload  ：是否下载数据

                    一般都选择是，因为下载了数据之后，第二次再运行时就会直接从本地获取，而不需要联网下载

transform：数据的转换，一般设为ToTensor，这样在使用数据时就是Tensor数据类型

02. 关于torchvision自带数据的返回数据

在获取数据后，返回的是数据集DataSet,可以直接装载到DataLoader中使用

但需要注意的是，每个数据集返回的具体数据内容是不同的，

可以点击变量名来查看返回的数据内容，配合数据的文档说明来了解返回的具体数据

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