Pytorch技法之继承Subset类完成自定义数据拆分

我们在《 torch.utils.data.DataLoader与迭代器转换操作》中介绍了如何使用Pytorch内置的数据集进行论文实验，如 torchvision.datasets 。下面是加载内置训练数据集的常见操作：

from torchvision.datasets import FashionMNIST
from torchvision.transforms import Compose, ToTensor, Normalize
RAW_DATA_PATH = './rawdata'
transform = Compose(
? ? ? ? [ToTensor(),
? ? ? ? ?Normalize((0.1307,), (0.3081,))
? ? ? ? ?]
? ? )
train_data = FashionMNIST(
? ? ? ? root=RAW_DATA_PATH,
? ? ? ? download=True,
? ? ? ? train=True,
? ? ? ? transform=transform
? ? )

这里的 train_data 做为 dataset 对象，它拥有许多熟悉，我们可以通过以下方法获取样本数据的分类类别集合、样本的特征维度、样本的标签集合等信息。

classes = train_data.classes
num_features = train_data.data[0].shape[0]
train_labels = train_data.targets

print(classes)
print(num_features)
print(train_labels)

输出如下:

['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']
28
tensor([9, 0, 0, ..., 3, 0, 5])

但是，我们常常会在训练集的基础上拆分出验证集（或者只用部分数据来进行训练）。我们想到的第一个方法是使用 torch.utils.data.random_split 对 dataset 进行划分，下面我们假设划分10000个样本做为训练集，其余样本做为验证集：
from torch.utils.data import random_split
k = 10000
train_data, valid_data = random_split(train_data, [k, len(train_data)-k])
注意我们如果打印 train_data 和 valid_data 的类型，可以看到显示：
<class 'torch.utils.data.dataset.Subset'>
已经不再是 torchvision.datasets.mnist.FashionMNIST 对象，而是一个所谓的 Subset 对象！此时 Subset 对象虽然仍然还存有 data 属性，但是内置的 target 和 classes 属性已经不复存在，

比如如果我们强行访问 valid_data 的 target 属性：
valid_target = valid_data.target
就会报如下错误：
'Subset' object has no attribute 'target'

但如果我们在后续的代码中常常会将拆分后的数据集也默认为 dataset 对象，那么该如何做到代码的一致性呢？

这里有一个trick，那就是以继承 SubSet 类的方式的方式定义一个新的 CustomSubSet 类，使新类在保持 SubSet 类的基本属性的基础上，拥有和原本数据集类相似的属性，如 targets 和 classes 等:
from torch.utils.data import Subset
class CustomSubset(Subset):
? ? '''A custom subset class'''
? ? def __init__(self, dataset, indices):
? ? ? ? super().__init__(dataset, indices)
? ? ? ? self.targets = dataset.targets # 保留targets属性
? ? ? ? self.classes = dataset.classes # 保留classes属性

? ? def __getitem__(self, idx): #同时支持索引访问操作
? ? ? ? x, y = self.dataset[self.indices[idx]] ? ? ?
? ? ? ? return x, y?

? ? def __len__(self): # 同时支持取长度操作
? ? ? ? return len(self.indices)
然后就引出了第二种划分方法，即通过初始化 CustomSubset 对象的方式直接对数据集进行划分（这里为了简化省略了shuffle的步骤）：
import numpy as np
from copy import deepcopy
origin_data = deepcopy(train_data)
train_data = CustomSubset(origin_data, np.arange(k))
valid_data = CustomSubset(origin_data, np.arange(k, len(origin_data))-k)
注意： CustomSubset 类的初始化方法的第二个参数 indices 为样本索引，我们可以通过 np.arange() 的方法来创建。

然后，我们再访问 valid_data 对应的 classes 和 targes 属性：
print(valid_data.classes)
print(valid_data.targets)
此时，我们发现可以成功访问这些属性了：
['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']
tensor([9, 0, 0, ?..., 3, 0, 5])
当然， CustomSubset 的作用并不只是添加数据集的属性，我们还可以自定义一些数据预处理操作。

我们将类的结构修改如下：
class CustomSubset(Subset):
? ? '''A custom subset class with customizable data transformation'''
? ? def __init__(self, dataset, indices, subset_transform=None):
? ? ? ? super().__init__(dataset, indices)
? ? ? ? self.targets = dataset.targets
? ? ? ? self.classes = dataset.classes
? ? ? ? self.subset_transform = subset_transform

? ? def __getitem__(self, idx):
? ? ? ? x, y = self.dataset[self.indices[idx]]
? ? ? ??
? ? ? ? if self.subset_transform:
? ? ? ? ? ? x = self.subset_transform(x)
? ? ??
? ? ? ? return x, y ??
? ??
? ? def __len__(self):?
? ? ? ? return len(self.indices)
我们可以在使用样本前设置好数据预处理算子:
from torchvision import transforms
valid_data.subset_transform = transforms.Compose(? ? [transforms.RandomRotation((180,180))])
这样，我们再像下列这样用索引访问取出数据集样本时，就会自动调用算子完成预处理操作:
print(valid_data[0])
打印结果缩略如下：

(tensor([[[-0.4242, -0.4242, -0.4242, ......-0.4242, -0.4242, -0.4242, -0.4242, -0.4242]]]), 9)

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更新时间：2022-10-27 阅读：51次