[人工智能]yield数据集生成器用法学习

方法一，简单yield方法。

假如我都数据集是一个列表[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]。
需求：

• 打乱顺序，相当于随机取数。
• 一轮取完，重新打乱顺序，继续取数。无穷无尽。

def test_yeild():
    np.random.shuffle(a)
    for j in range(10):
        yield a[j]
if __name__ == '__main__':
    a = list(range(10))
    while True:
        for i in test_yeild():
            print(i)
    print("finish***")

下面是pytorch的自带的图像数据集cifar10的处理方法。

import numpy as np
import _pickle as pickle

def unpickle(file):
    fo = open(file, 'rb')
    dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
    fo.close()
    return dict[b'data']

def cifar_generator(filenames, batch_size, data_dir):
    all_data = []
    for filename in filenames:
        all_data.append(unpickle(data_dir + '/' + filename))

    images = np.concatenate(all_data, axis=0)

    def get_epoch():
        np.random.shuffle(images)

        for i in range(int(len(images) / batch_size)):
            yield np.copy(images[i*batch_size:(i+1)*batch_size])

    return get_epoch


def load(batch_size, data_dir):
    return (
        cifar_generator(['data_batch_1','data_batch_2','data_batch_3','data_batch_4','data_batch_5'], batch_size, data_dir), 
        cifar_generator(['test_batch'], batch_size, data_dir)
    )

解释：

1. 代码看起来很复杂，其实核心是返回get_epoch数据集生成器（注意，没有括号’()'）。
2. load() 方法是返回训练集、测试集的两个生成器的方法。
3. cifar_generator() 方法是核心处理步骤。
4. unpickle() 是解析数据集的文件，因为自带的cifar10是以二进制的格式存储的。return dict[b’data’] 返回的是n3072的数据矩阵，n是数据的个数，3072=3232*3，也就是32像素的彩色图像。

方法二，ImageFolder+DataLoader+yield方法

from torchvision import datasets
datasets.ImageFolder
torch.utils.data.DataLoader
下面是我来曾用过的一个数据集加载方法。

class DataLoaderMy(datasets.ImageFolder):
    def __init__(self, baseDir):
        self.baseDir = baseDir
        self.img_lists = self.getImgList(self.baseDir)
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.ToPILImage(),
            transforms.ToTensor()
        ])
    def getImgList(self, baseDir):
        img_list = []
        list_dir = os.walk(baseDir)
        for root, dirs, files in list_dir:
            for f in files:
                file_name = f.split('.')
                if file_name[-1] in ['png', 'jpg', 'JPG', 'PNG', 'JPG', 'jpeg', 'JPEG', 'bmp']:
                    img_file = root + '/' + f
                    img_list.append(img_file)
        return img_list

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = self.img_lists[idx]
        img_path = os.path.join(self.baseDir,img_name)
        img = cv2.imread(img_path)
        # img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
        # img = torch.from_numpy(img).cuda().float()
        img = self.transform(img)
        return img.cuda()
    def __len__(self):
        return len(self.img_lists)

如何加载？看下面代码

imgLoaderG = DataLoaderMy(data_dir)
data_loader_G = torch.utils.data.DataLoader(imgLoaderG, 			batch_size=batch_size, shuffle=True)
while True:
	for images in data_loader:
		yield images

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