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MNIST 数据集

机器学习的入门就是MNIST。

MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所，是NIST（National Institute of Standards and Technology）的缩小版，训练集（training set）由来自 250 个不同人手写的数字构成，其中 50% 是高中学生，50% 来自人口普查局（the Census Bureau）的工作人员，测试集（test set）也是同样比例的手写数字数据。

获取MNIST
MNIST 数据集可在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/获取，图片是以字节的形式进行存储，它包含了四个部分：

Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解压后 47 MB, 包含 60,000 个样本)
Training set labels: train-labels-idx1-ubyte.gz (29 KB, 解压后 60 KB, 包含 60,000 个标签)
Test set images: t10k-images-idx3-ubyte.gz (1.6 MB, 解压后 7.8 MB, 包含 10,000 个样本)
Test set labels: t10k-labels-idx1-ubyte.gz (5KB, 解压后 10 KB, 包含 10,000 个标签)

此数据集中，训练样本：共60000个，其中55000个用于训练，另外5000个用于验证。测试样本：共10000个，验证数据比例相同。

from torchvision.datasets import MNIST
mnist_train = MNIST(root='./MNIST_data', train=True, download=True, transform=transforms.PILToTensor())

数据加载

from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.utils import make_grid
dataloader = DataLoader(dataset=mnist_train, batch_size=2, shuffle=True, num_workers=2)
for (images, labels) in dataloader:
    print(labels)
    image = make_grid(images).permute(1, 2, 0).numpy()
    plt.imshow(image)
    plt.show()
    exit()

其中参数含义：

1. dataset：提前定义的dataset的实例
2. batch_size:传入数据的batch的大小，常用128,256等等
3. shuffle：bool类型，表示是否在每次获取数据的时候提前打乱数据
4. num_workers:加载数据的线程数

transforms

由于 DataLoader 这个加载器只能加载 tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists

但是 found <class 'PIL.Image.Image'>，所以就很尴尬，我们需要将图片转换一下

transforms 用于图形变换，在使用时我们还可以使用 transforms.Compose将一系列的transforms操作链接起来。

• torchvision.transforms.Compose([ ts,ts,ts... ])ts为transforms操作

transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

大多数情况下我们不会只transforms 一下，所以可以用如下方案

from torchvision import transforms
transforms.Compose(
    [  #文档  https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html
        transforms.ToPILImage(),  # 转成PIL图片
        # transforms.Resize(size),  # 缩放
        transforms.ToTensor(),  # 变张量
        transforms.Normalize(mean=(0.1307, ), std=(0.3081, )) ]
)

介绍一个概念：

transforms 处理过后，会把通道移到最前边。比如 MNIST h*w*c 为：28281

tensor处理完，通道数会提前，并且做了轴交换，变为了 c*h*w 为：12828

至于为什么要这么设计？听传言是做矩阵加减乘除以及卷积等运算是需要调用cuda和cudnn的函数的，而这些接口都设成成 chw 格式了