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深度学习中超大规模数据集的处理

在机器学习项目中,如果使用的是比较小的数据集,数据集的处理上可以非常简单:加载每个单独的图像,对其进行预处理,然后输送给神经网络。但是,对于大规模深度学习数据集(例如ImageNet),我们需要创建一次只访问一部分数据集的数据生成器(比如mini batch),然后将小批量数据传递给网络。其实,这种方法在我们之前的示例中也有所涉及,在使用数据增强技术提升模型泛化能力一文中,我就介绍了通过数据增强技术批量扩充数据集,虽然那里并没有使用到超大规模的数据集。Keras提供的方法允许使用磁盘上的原始文件路径作为训练输入,而不必将整个数据集存储在内存中。

然而,这种方法的缺点也是很明显,非常低效。加载磁盘上的每个图像都需要I/O操作,学过计算机的同学都知道,I/O操作最耗时,这无疑会在整个训练管道中引入延迟。本来训练深度学习网络就够慢的,I/O瓶颈应尽可能避免。

HDF5

这个时候,该HDF5文件登场了。HDF是用于存储和分发科学数据的一种自我描述、多对象文件格式。HDF最早由美国国家超级计算应用中心NCSA开发,目前在非盈利组织HDF小组维护下继续发展。当前流行的版本是HDF5。HDF5拥有一系列的优异特性,使其特别适合进行大量科学数据的存储和操作,如它支持非常多的数据类型,灵活、通用、跨平台、可扩展、高效的I/O性能,支持几乎无限量(高达EB)的单文件存储等,详见其官方介绍:support.hdfgroup.org/HDF5/

HDF5文件格式为何如此牛X?估计你也和我一样有强烈的好奇心。但是当我看到长达200页的spec,还是决定放弃深究其细节,毕竟我们需要聚焦到深度学习上。再说,python提供了hdf5库,让读写hdf5文件简单得如同读写普通文本文件。借助h5py模块,实现一个HDF5数据集读写类非常容易:

class HDF5DatasetWriter:
  def __init__(self, dims, output_path, data_key="images", buf_size=1000):
    # check to see if the output path exists, and if so, raise an exception
    if os.path.exists(output_path):
      raise ValueError("the supplied `output_path` already exists and cannot be overwritten.", output_path)

    # open the HDF5 database for writing and create two datasets: one to store images/features
    # and another to store the class labels
    self.db = h5py.File(output_path, "w")
    self.data = self.db.create_dataset(data_key, dims, dtype="float")
    self.labels = self.db.create_dataset("labels", (dims[0],), dtype="int")

    self.buf_size = buf_size
    self.buffer = {"data": [], "labels": []}
    self.idx = 0


  def add(self, rows, labels):
    self.buffer["data"].extend(rows)
    self.buffer["labels"].extend(labels)

    if len(self.buffer["data"]) >= self.buf_size:
      self.flush()


  def flush(self):
    i = self.idx + len(self.buffer["data"])
    self.data[self.idx:i] = self.buffer["data"]
    self.labels[self.idx:i] = self.buffer["labels"]
    self.idx = i
    self.buffer = {"data": [], "labels": []}


  def store_class_labels(self, class_labels):
    dt = h5py.special_dtype(vlen=str)
    labelset = self.db.create_dataset("label_names", (len(class_labels),), dtype=dt)
    labelset[:] = class_labels


  def close(self):
    if len(self.buffer["data"]) > 0:
      self.flush()

    self.db.close()
复制代码

其中主要用到的方法就是h5py.File和create_dataset,前一个方法生成HDF5文件,后一个方法创建数据集。

猫狗数据集

理论掌握再多,还是不如实例来得直接。对于个人开发者而言,收集超大规模数据集几乎是一个不可能完成的任务,幸运的是,由于互联网的开放性以及机器学习领域的共享精神,很多研究机构提供数据集公开下载。我们这里选用kaggle大赛使用的Kaggle: Dogs vs. Cats dataset。你可以前往 pyimg.co/xb5lb 下载,也可以在公众号平台对话框中回复"数据集"关键字,获取百度网盘下载链接。

请下载kaggle - dogs vs cats下的train.zip文件。下载train.zip文件,解开压缩文件,你可以看到train目录下包含猫狗图片文件,从文件名可以推断出其所属的类别:

kaggle_dogs_vs_cats/train/cat.11866.jpg
...
kaggle_dogs_vs_cats/train/dog.11046.jpg
复制代码

构建数据集

由于Kaggle: Dogs vs. Cats dataset的类别包含在文件名中间,我们很容易写出如下代码提取类别标签:

train_paths = list(paths.list_images(config.IMAGES_PATH))
train_labels = [p.split(os.path.sep)[-1].split(".")[0] for p in train_paths]
复制代码

接下来划分数据集,学过吴恩达《机器学习》课程的同学可能知道,通常我们将数据集划分为 训练集、验证集和测试集 ,通常比例为6:2:2,但是对于大规模数据集来说,验证集和测试集分配20%,数量太大,也没有必要,这是通常给一个两千左右的固定值即可。

split = train_test_split(train_paths, train_labels, test_size=config.NUM_TEST_IMAGES, stratify=train_labels,
                         random_state=42)
(train_paths, test_paths, train_labels, test_labels) = split

split = train_test_split(train_paths, train_labels, test_size=config.NUM_VAL_IMAGES, stratify=train_labels,
                         random_state=42)
(train_paths, val_paths, train_labels, val_labels) = split
复制代码

接下来就是遍历图片文件,并分别为训练集、验证集和测试集生成HDF5文件。

datasets = [
  ("train", train_paths, train_labels, config.TRAIN_HDF5),
  ("val", val_paths, val_labels, config.VAL_HDF5),
  ("test", test_paths, test_labels, config.TEST_HDF5)
]

aap = AspectAwarePreprocessor(256, 256)
(R, G, B) = ([], [], [])

for (dtype, paths, labels, output_path) in datasets:
  writer = HDF5DatasetWriter((len(paths), 256, 256, 3), output_path)

  # loop over the image paths
  for (i, (path, label)) in enumerate(zip(paths, labels)):
    image = cv2.imread(path)
    image = aap.preprocess(image)

    if dtype == "train":
      (b, g, r) = cv2.mean(image)[:3]
      R.append(r)
      G.append(g)
      B.append(b)

    writer.add([image], [label])

  writer.close()
复制代码

注意到,代码中还累计了RGB均值,使用以下代码计算RGB均值:

D = {"R": np.mean(R), "G": np.mean(G), "B": np.mean(B)}
f = open(config.DATASET_MEAN, "w")
f.write(json.dumps(D))
f.close()
复制代码

为啥需要RGB均值呢?这就涉及到深度学习中的一个正则化技巧,在我们之前的代码中,都是RGB值除以255.0进行正则化,但实践表明,将RGB值减去均值,效果更好,所以在此计算RGB的均值。需要注意的是,正则化只针对训练数据集,目的是让训练出的模型泛化能力更强。

构建数据集用时最长的是训练数据集,用时大约两分半,而验证集和测试集则比较快,大约20秒。这额外的3分钟时间是否值得花,在后面的文章中,我们将继续分析。

让我们看看最后生成的HDF5文件:

-rw-rw-r-- 1 alex alex  3932182048 Feb 18 11:33 test.hdf5
-rw-rw-r-- 1 alex alex 31457442048 Feb 18 11:31 train.hdf5
-rw-rw-r-- 1 alex alex  3932182048 Feb 18 11:32 val.hdf5
复制代码

是的,你没看错,train.hdf5高达30G,害得我不得不删掉硬盘上许多文件,才腾出这么多空间。

为什么这样,要知道原始的图像包train.zip文件才500多M?这是因为,JPEG和PNG等图像文件格式使用了数据压缩算法,以保持较小的图像文件大小。但是,在我们的处理中,将图像存储为原始NumPy阵列(即位图)。虽然这样大大增加了存储成本,但也有助于加快训练时间,因为不必浪费处理器时间解码图像。

在下一篇文章中,我将演示如何读取HDF5文件,进行猫狗识别训练。

以上实例均有完整的代码,点击阅读原文,跳转到我在github上建的示例代码。 另外,我在阅读《Deep Learning for Computer Vision with Python》这本书,在微信公众号后台回复“计算机视觉”关键字,可以免费下载这本书的电子版。

往期回顾

  1. 提高模型准确率:组合模型
  2. 再谈迁移学习:微调网络
  3. 站在巨人的肩膀上:迁移学习
  4. 聊一聊rank-1和rank-5准确度
  5. 使用数据增强技术提升模型泛化能力

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