1. 数据集下载

数据集官网：https://www.image-net.org/challenges/LSVRC/index.php
目前实验一般都用ILSVRC 2012，下载需要用学生邮箱注册，之后能进到下载界面
https://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/2012-downloads.php
在这里插入图片描述
如果是图像识别任务的话，下载这两个就可以了。
放上链接：
Training images (Task 1 & 2)
Validation images (all tasks)

正常下载的话应该是非常慢，而且由于数据集很大，容易中断，建议科学上网。
这里有个磁力链接，亲测可用：https://hyper.ai/datasets/4889

2. 数据集处理

已经下载了两个数据集，一个是训练集，一个是验证集，现在就要把这数据集整理成可以供模型直接加载的形式。

2.1 训练集

首先解压 ILSVRC2012_img_train.tar到train，里边包含1000个小的tar压缩包，每一个对应一类的图片（压缩包的名称就代表这一类，不要修改），所以再将他们都解压成文件夹就好了。

先解压
mkdir train
tar xvf ILSVRC2012_img_train.tar -C ./train

因为数量多，写个脚本 touch unzip.sh

#!/bin/bash
dir=./train 
for x in `ls $dir/*tar`
do	
  filename=`basename $x .tar`     
  mkdir $dir/$filename     
  tar -xvf $x -C $dir/$filename 
done 
rm *.tar

添加可执行权限，执行一下
chmod +x ./unzip.sh
./unzip.sh

由于压缩包ILSVRC2012_img_train.tar比较大，处理后可以删除了。可以直接把train.tar先移动到train中，再进行操作。

最终训练集形式：
在这里插入图片描述

2.2 验证集

验证集比较简单，只有50000张图片，直接解压 ILSVRC2012_img_val.tar就可以。但是为了后续的使用，也需要把这些图片分成1000类（创建1000个文件夹，把对应类的图片放进去，与训练集结构保持一致）。

先解压
mkdir val
tar xvf ILSVRC2012_img_val.tar -C ./val

分类的过程可以借助官网中给的development kit中的 data/ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt 和 data/meta.mat 进行划分，但是需要自己写脚本，比较麻烦，所以这里用个现成的脚本，直接处理一下就行。

进入val，下载脚本，执行
cd val
wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/soumith/imagenetloader.torch/master/valprep.sh
chmod +x ./valprep.sh
./valprep.sh
rm valprep.sh

最终验证集形式：
在这里插入图片描述

3. 数据集加载

数据集处理后格式：

-imagenet
	-train
	-val

使用pytorch进行数据集加载

封装数据加载模块

# data_loader.py
import os
import torch
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets

def data_loader(root, batch_size=256, workers=1, pin_memory=True):
    traindir = os.path.join(root, 'train')
    valdir = os.path.join(root, 'val')
    normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                     std=[0.229, 0.224, 0.225])

    train_dataset = datasets.ImageFolder(
        traindir,
        transforms.Compose([
            transforms.RandomResizedCrop(224),
            transforms.RandomHorizontalFlip(),
            transforms.ToTensor(),
            normalize
        ])
    )
    val_dataset = datasets.ImageFolder(
        valdir,
        transforms.Compose([
            transforms.Resize(256),
            transforms.CenterCrop(224),
            transforms.ToTensor(),
            normalize
        ])
    )
    
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
        train_dataset,
        batch_size=batch_size,
        shuffle=True,
        num_workers=workers,
        pin_memory=pin_memory,
        sampler=None
    )
    val_loader = torch.utils.data.DataLoader(
        val_dataset,
        batch_size=batch_size,
        shuffle=False,
        num_workers=workers,
        pin_memory=pin_memory
    )
    return train_loader, val_loader

主程序调用

# Data loading
from data_loader import data_loader	

def main():
	...
	# args.data = './imagenet'
    train_loader, val_loader = data_loader(args.data, args.batch_size, args.workers, args.pin_memory)
    ...