Как создать разделение train-val в пользовательских наборах изображений с помощью PyTorch? - PullRequest
Новая
       60

Как создать разделение train-val в пользовательских наборах изображений с помощью PyTorch?

0 голосов
/ 07 марта 2020

Я хочу создать набор поезд + вал из моего оригинального набора поездов. Каталог разбит на поезд и тест. Я загружаю исходный набор поездов и хочу разделить его на наборы поездов и валов, чтобы я мог оценить потери проверки во время обучения, используя train_loader и val_loader .

Там нет много документации об этом, которая объясняет вещи ясно.

1 Ответ

0 голосов
/ 22 марта 2020

Проверьте ответ здесь .

Я также разместил его ниже.

================================================= ==========

Данные читаются с использованием ImageFolder. Задача - двоичная классификация изображений с 498 изображениями в наборе данных, которые равномерно распределены между обоими классами (249 изображений каждый). 

img_dataset = ImageFolder(..., transforms=t)

1. SubsetRandomSampler

dataset_size = len(img_dataset)
dataset_indices = list(range(dataset_size))

np.random.shuffle(dataset_indices)

val_split_index = int(np.floor(0.2 * dataset_size))

train_idx, val_idx = dataset_indices[val_split_index:], dataset_indices[:val_split_index]

train_sampler = SubsetRandomSampler(train_idx)
val_sampler = SubsetRandomSampler(val_idx)


train_loader = DataLoader(dataset=img_dataset, shuffle=False, batch_size=8, sampler=train_sampler)
validation_loader = DataLoader(dataset=img_dataset, shuffle=False, batch_size=1, sampler=val_sampler)

2. random_split

Здесь из общего числа 498 изображений 400 случайным образом назначаются для обучения, а остальные 98 - для проверки. 

dataset_train, dataset_valid = random_split(img_dataset, (400, 98))

train_loader = DataLoader(dataset=dataset_train, shuffle=True, batch_size=8)
val_loader = DataLoader(dataset=dataset_valid, shuffle=False, batch_size=1)

3. WeightedRandomSampler

если кто-то споткнулся здесь в поисках WeightedRandomSampler, проверьте ответ @ ptrblck здесь для хорошего объяснения того, что происходит ниже.

Теперь, как WeightedRandomSampler подходит для создания набора train + val? Потому что, в отличие от SubsetRandomSampler или random_split(), мы не разделяем на поезд и вал здесь. Мы просто гарантируем, что каждая партия получает одинаковое количество классов во время обучения.

Итак, я думаю, нам нужно использовать WeightedRandomSampler после random_split() или SubsetRandomSampler. Но это не гарантирует, что train и val имеют одинаковое соотношение между классами. 

target_list = []

for _, t in imgdataset:
    target_list.append(t)

target_list = torch.tensor(target_list)
target_list = target_list[torch.randperm(len(target_list))]

# get_class_distribution() is a function that takes in a dataset and 
# returns a dictionary with class count. In this case, the 
# get_class_distribution(img_dataset)  returns the following - 
# {'class_0': 249, 'class_0': 249}
class_count = [i for i in get_class_distribution(img_dataset).values()]
class_weights = 1./torch.tensor(class_count, dtype=torch.float) 

class_weights_all = class_weights[target_list]

weighted_sampler = WeightedRandomSampler(
    weights=class_weights_all,
    num_samples=len(class_weights_all),
    replacement=True
)
...