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# 3.5 图像分类数据集（Fashion-MNIST）'''
# 3.5 图像分类数据集（Fashion-MNIST）
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总结
Fashion-MNIST是一个10类服饰分类数据集，之后章节里将使用它来检验不同算法的表现。
我们将高和宽分别为hh和ww像素的图像的形状记为h×wh×w或(h，w)。
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本节我们将使用torchvision包，它是服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。torchvision主要由以下几部分构成：
torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口；
torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等；
torchvision.transforms: 常用的图片变换，例如裁剪、旋转等；
torchvision.utils: 其他的一些有用的方法。
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import sys
sys.path.append("..") # 为了导入上层目录的d2lzh_pytorch
import d2lzh_pytorch as d2l
import torch.utils.data
# 3.5.1 获取数据集
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下面，我们通过torchvision的torchvision.datasets来下载这个数据集。第一次调用时会自动从网上获取数据。
我们通过参数train来指定获取训练数据集或测试数据集（testing data set）。测试数据集也叫测试集（testing set），只用来评价模型的表现，并不用来训练模型。
另外我们还指定了参数transform = transforms.ToTensor()使所有数据转换为Tensor，如果不进行转换则返回的是PIL图片。
transforms.ToTensor()将尺寸为 (H x W x C) 且数据位于[0, 255]的PIL图片或者数据类型为np.uint8的NumPy数组转换为尺寸为(C x H x W)且数据类型为torch.float32且位于[0.0, 1.0]的Tensor。
"""
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())
"""
上面的mnist_train和mnist_test都是torch.utils.data.Dataset的子类，以我们可以用len()来获取该数据集的大小，还可以用下标来获取具体的一个样本。
训练集中和测试集中的每个类别的图像数分别为6,000和1,000。因为有10个类别，所以训练集和测试集的样本数分别为60,000和10,000。
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print(type(mnist_train))
print(len(mnist_train), len(mnist_test))
"""我们可以通过下标来访问任意一个样本:
"""
feature, label = mnist_train[0]
print(feature.shape, label) # Channel x Height x Width
"""
变量feature对应高和宽均为28像素的图像。由于我们使用了transforms.ToTensor()，所以每个像素的数值为[0.0, 1.0]的32位浮点数。
需要注意的是，feature的尺寸是 (C x H x W) 的，而不是 (H x W x C)。第一维是通道数，因为数据集中是灰度图像，所以通道数为1。后面两维分别是图像的高和宽。
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Fashion-MNIST中一共包括了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）。
以下函数可以将数值标签转成相应的文本标签。
"""
def get_fashion_mnist_labels(labels):
text_labels = ['t-shirt', 'trouser', 'pullover', 'dress', 'coat',
'sandal', 'shirt', 'sneaker', 'bag', 'ankle boot']
return [text_labels[int(i)] for i in labels]
"下面定义一个可以在一行里画出多张图像和对应标签的函数。"
# 本函数已保存在d2lzh包中方便以后使用
def show_fashion_mnist(images, labels):
d2l.use_svg_display()
# 这里的_表示我们忽略（不使用）的变量
_, figs = plt.subplots(1, len(images), figsize=(12, 12))
for f, img, lbl in zip(figs, images, labels):
f.imshow(img.view((28, 28)).numpy())
f.set_title(lbl)
f.axes.get_xaxis().set_visible(False)
f.axes.get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()
"现在，我们看一下训练数据集中前10个样本的图像内容和文本标签。"
X, y = [], []
for i in range(10):
X.append(mnist_train[i][0])
y.append(mnist_train[i][1])
show_fashion_mnist(X, get_fashion_mnist_labels(y))
# 3.5.2 读取小批量
"""
我们将在训练数据集上训练模型，并将训练好的模型在测试数据集上评价模型的表现。
前面说过，mnist_train是torch.utils.data.Dataset的子类，所以我们可以将其传入torch.utils.data.DataLoader来创建一个读取小批量数据样本的DataLoader实例。
"""
"在实践中，数据读取经常是训练的性能瓶颈，特别当模型较简单或者计算硬件性能较高时。PyTorch的DataLoader中一个很方便的功能是允许使用多进程来加速数据读取。这里我们通过参数num_workers来设置4个进程读取数据"
batch_size = 256
if sys.platform.startswith('win'):
num_workers = 0 # 0表示不用额外的进程来加速读取数据
else:
num_workers = 4
train_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_train, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers)
test_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_test, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers)
# 最后我们查看读取一遍训练数据需要的时间。
start = time.time()
for X, y in train_iter:
continue
print('%.2f sec' % (time.time() - start))
来源：CSDN
作者：__Songsong
链接：https://blog.csdn.net/weixin_45316122/article/details/103809876