Pytorch:data

データセットの扱い

Pytorch でデータセットを扱う練習と，データ拡張（data augmentation）機能の実装方法について学びます．

Pytorch におけるデータローダーとは

PyTorchにおける DataLoader は、大規模なデータセットを効率的にミニバッチに分割し、前処理やシャッフルを行いながら，モデルに供給するための機能です。

前処理には，Pytorchでの用いた学習・推論のために最低限必要な処理と，

1. 縦横のサイズ（解像度）調整
2. 型キャスト

学習後の精度をより良くするためのデータ拡張があります．

1. ランダムな左右反転
2. ランダムな並進
3. ランダムな回転
4. ランダムな色変更
5. ランダムなマスク処理

など．

データローダーの基本

以下は，最もシンプルな例．

# ライブラリのインポート
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 前処理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
])

# データローダーの作成
ds = datasets.STL10(root='./data', split='train', download=False, transform=transform)
tl = DataLoader(ds, batch_size=batch_size, shuffle=True)

ここで，torchvision とは，Pytorch で画像データを扱うときに使える便利なライブラリです．Torchvision に含まれる datasets というモジュールはデータのファイルの読み込みやデータセットの分割（学習用・検証用・テスト用に分割）などに，transforms というモジュールはデータの前処理に，それぞれ使われます．また，torch.utils.data （torch の中の utils の中の data というモジュール）に含まれる DataLoader というモジュールは，その名の通りデータローダーを作成するために使われます．

ちなみに，音声データを扱いたい場合には，torchaudio というライブラリもあります．（私は使ったことはありませんが．）

datasets

この datasets というモジュールでは，CIFAR-10 や STL-10 のように，ベンチマークによく使われるデータセットを扱うためのクラスが用意されています．上記の例では，datasets.STL10 というクラスが使われていますね．このようなデータセットは，大抵の場合，画像が .png や .jpeg のような標準の画像ファイルではなく，バイナリ形式で保存されています．試しに STL-10 のデータセットが保存されているディレクトリを見てみると，以下のようになっています．

$ ls ./data/stl10_binary
class_names.txt  fold_indices.txt  test_X.bin  test_y.bin  train_X.bin  train_y.bin  unlabeled_X.bin

独自のデータセットを扱う場合には，通常はデータは画像ファイルとして保存されていると思います．その場合，ImageFolder というクラスを使えます（識別タスクの場合）．これについては，後ほど演習で扱います．

transforms

前処理の機能を集めたクラスです．

以下のように処理を並べてやると，書いた順序で実行してくれます．

transform = transforms.Compose([
    処理１,
    処理２,
    処理３,
    ...
])

ここで使われる処理のほとんどは transforms の中に用意されており，自分で実装する必要はありません．もちろん，独自の処理を実装することも可能ですが，そのような機会はあまりないと思います．

必ず必要なのは，transforms.ToTensor() です．これは，読み込んだデータの型をキャストして torch.Tensor 型にします．ちなみに，transforms.ToTensor 自体はクラスであるため，以下のようには書けません．

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor,
    ...
])

以下のように，transforms.ToTensor() として生成したインスタンスを並べるのが，正しい書き方です．これは，ToTensor 以外のクラスでも同様です．

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    ...
])