Torchvision datasets中的经典数据集梳理（以及与OCR相关的常用数据集整理）

这篇文章是在上班摸鱼的时候随手整理的一些常用CV数据集（文末附带我处理好的数据的下载资源）

众所周知，通过使用Torchvision，可以方便快捷地加载一些较为常用的数据集。但是（敲黑板！）如果本地没有已下载好的数据集，就需要看着torchvision用堪比乌龟的速度从网上下载，甚至还有可能经常下载失败；即使本地有已经下载好的数据集，还需要进函数源代码修改地址，才能顺利地加载数据。所以我想试试能不能把所有已处理的数据集直接下载并整合好，到时候如果要用的话能够直接调用。

废话不多说，直接开始！

1.Torchvision.datasets的“正确”打开方式

以 “梦开始的地方” ：MNIST数据集为例

使用torchvision加载MNIST数据集的方法如下所示：

import torchvision

Train_datasets_MNIST = torchvision.datasets.MNIST(
    root = './data',  #这里是要下载的数据集的位置
    train = True,  #Train=True即下载训练集，否则下载的就是测试集
    transform = torchvision.transforms.ToTensor(), #将图片转化为取值[0,1]的Tensor
    download = True  #download为true，意思就是需要下载数据集
)

如果本地没有MNIST数据集，我们就需要将download设置为"True"，以此让MNIST函数从官方地址下载数据，但是由于诸多的不可抗力影响，下载的过程可能不会太过顺利。像MNIST这样比较小的数据集可能不会出问题，但是遇到大一点的可能就会下载失败。

然而，就算是事先将.gz压缩包下好，放在要求的目录下，也会出现datasets函数无法识别数据集的情况。具体报错可以参考这位小伙伴的知乎帖子：

使用torchvision下载MINIST及配置踩坑笔记 - 知乎 (zhihu.com)

当然，这篇帖子中提供了一个很棒的解决方法，前排感谢大佬！！！

但我还是觉得每次都进函数改源代码很麻烦。

于是我自己在Colab上尝试将数据集全都下载好，放到一个名叫"data"的文件夹中，接下来每次使用的时候都只需要将root设置为“data”的路径，这样就可以直接加载。

2.我的数据集处理步骤

首先，我在Colab中按照正确的食用方式，将一些比较常用的数据集下好，放到一个统一的文件夹内（还是以MNIST数据集为例）：

首先我们还是执行下面的代码：

import torchvision

Train_datasets_MNIST = torchvision.datasets.MNIST(
    root = './data',  #这里是要下载的数据集的位置
    train = True,  #Train=True即下载训练集，否则下载的就是测试集
    transform = torchvision.transforms.ToTensor(), #将图片转化为取值[0,1]的Tensor
    download = True  #download为true，意思就是需要下载数据集
)

然后会显示：

Downloading http://codh.rois.ac.jp/kmnist/dataset/kmnist/train-images-idx3-ubyte.gz
Downloading http://codh.rois.ac.jp/kmnist/dataset/kmnist/train-images-idx3-ubyte.gz to ./data/KMNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz
18165760/? [00:08<00:00, 2444994.38it/s]
Extracting ./data/KMNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz to ./data/KMNIST/raw

Downloading http://codh.rois.ac.jp/kmnist/dataset/kmnist/train-labels-idx1-ubyte.gz
Downloading http://codh.rois.ac.jp/kmnist/dataset/kmnist/train-labels-idx1-ubyte.gz to ./data/KMNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz
29696/? [00:00<00:00, 332857.78it/s]
Extracting ./data/KMNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz to ./data/KMNIST/raw

Downloading http://codh.rois.ac.jp/kmnist/dataset/kmnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Downloading http://codh.rois.ac.jp/kmnist/dataset/kmnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz to ./data/KMNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz
3041280/? [00:01<00:00, 2025372.47it/s]
Extracting ./data/KMNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz to ./data/KMNIST/raw

Downloading http://codh.rois.ac.jp/kmnist/dataset/kmnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Downloading http://codh.rois.ac.jp/kmnist/dataset/kmnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to ./data/KMNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
100%
5120/5120 [00:00<00:00, 139460.57it/s]
Extracting ./data/KMNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to ./data/KMNIST/raw

这里我们就下载成功了。然后我把data文件夹换了个位置，并且在新的位置下运行：

Train_datasets_MNIST = torchvision.datasets.MNIST(
    root = './data',  #这里是要下载的数据集的位置
    train = True,  #Train=True即下载训练集，否则下载的就是测试集
    transform = torchvision.transforms.ToTensor(), #将图片转化为取值[0,1]的Tensor
    download = False  #这里download为False，意思就是加载本地数据集
)

运行成功，没有报错（亲测有效）。

最后我把包含MNIST，KMNIST，CIFAR10，CIFAR100等较为常用的数据集的data文件夹打包为一个压缩包，并命名为Demo.zip：

!zip -r Demo.zip data

3.整合包食用方法

下载完整合包之后，选择一个地址解压，就能看到其中的“data”文件夹。

然后我们每次加载数据的时候，只需要将datasets函数中的参数 "root" ，设置为data文件夹即可，就可以直接加载数据，不需要额外下载或者修改函数代码。

例如，我将data文件夹放在了桌面，并且我想加载data文件夹下的MNIST数据集，就只需要直接调用datasets下的MNIST函数，然后将root这一参数设置为data所在的位置。

#文件下载地址下班之后贴在这里