Theano入门——CIFAR-10和CIFAR-100数据集

1.CIFAR-10数据集介绍

CIFAR-10数据集包含60000个32*32的彩色图像，共有10类。有50000个训练图像和10000个测试图像。
数据集分为5个训练块和1个测试块，每个块有10000个图像。测试块包含从每类随机选择的1000个图像。训练块以随机的顺序包含这些图像，但一些训练块可能比其它类包含更多的图像。训练块每类包含5000个图像。

类间完全互斥。汽车和卡车类没有重叠。“Automobile”只包含sedans,SUVs等等。“Truck”只包含大卡车。两者都不包含皮卡车。

2.CIFAR-10数据集Python版本

存档包含文件data_batch_1,data_batch_2,...,data_batch_5和test_batch。每个文件都是1个Python"pickled"对象。按下面方式加载并返回1个字典：

def unpickle(file):
import cPickle
fo = open(file, 'rb')
dict = cPickle.load(fo)
fo.close()
return dict

每个块文件包含1个带有如下元素的字典：
data——1个10000*3072大小的uint8s数组。数组的每行存储1张32*32的图像。第1个1024包含红色通道值，下1个包含绿色，最后的1024包含蓝色。图像存储以行顺序为主，所以数组的前32列为图像第1行的红色通道值。
labels——1个10000数的范围为0~9的列表。索引i的数值表示数组data中第i个图像的标签。

数据集中包含另外1个叫batches.meta的文件。它也包含1个Python字典对象。有如下列元素：

label_names——1个10元素的列表，给labels中的数值标签以有意义的名称。例如，label_names[0] == "airplane", label_names[1] == "automobile"等。

3.CIFAR-100数据集

数据集包含100小类，每小类包含600个图像，其中有500个训练图像和100个测试图像。100类被分组为20个大类。每个图像带有1个小类的“fine”标签和1个大类“coarse”标签。

4.CIFAR-100数据集Python版本

同CIFAR-10数据集Python版本。

5.CIFAR-10代码实现

（1）CIFAR-10数据集存放在相对文件路径data_dir_cifar10下。
（2）_load_batch_cifar10函数
该函数加载CIFAR-10格式的块文件。根据块文件名filename和相对文件路径data_dir_cifar10拼接得到块文件位置。用numpy中的load函数加载（用cPickle中的load函数也可以加载）返回batch，batch是1个字典，里面包含数据和标签。根据数据的索引'data'得到图像数据，根据标签的索引'labels'得到图像分类的标签，标签转换为one-hot编码形式，见前一篇文章对MNIST数据集的说明。最后把数据和标签中的元素的数据类型统一为dtype类型。
（3）concatenate函数
该函数当axis=0时将矩阵按行顺序从上往下摆放（列长度相等），当axis=1时将矩阵按列顺序从左往右摆放（行长度相等）。

（4）_grayscale函数
该函数首先将a变形为4维张量，维数为（a.shape[0]，3，32，32）。之前a为矩阵形式，a的每行代表1个图片样本，a的列为图片中的所有像素按照红，绿，蓝的顺序排序的结果，即依次为图片所有像素红色通道值，图片所有像素绿色通道值，图片所有像素蓝色通道值。3表示颜色通道个数，32表示图片的行数和列数。可以这样理解，reshape函数根据先把二维的矩阵a的所有行排成1行，先把这1行切出a.shape[0]个行b，然后对行b切3份，每份都为行c，对行c切32份，每份为行d,再对行d切32份，每个元素为像素的单通道值。
mean(1)对应的是第2个轴（颜色通道轴），对第2个轴求平均值，即将三通道值求平均，最后第2个轴变为单通道（灰度通道）。最后变形得到2维矩阵（a.shape[0]，32*32）。
（5）cifar10函数
cifar函数先调用_load_batch_cifar10函数读取块文件，返回的x和t都是列表形式。所以可以用append连接，连接后每个块文件里面的东西是用中括号括起来的，所以用concatenate函数把外面区分块文件类型的括号去掉。此时得到的x_train的行为图像样本，列为像素的红，绿，蓝通道值；t_train的行为图像标签，列为标签的one-hot编码值。x_test和t_test的结构同理。转换为灰度图像后x_train和x_test为矩阵，行为图像样本，列为像素归一化后的灰度值；t_train和t_test为矩阵，行为图像标签，列为每位one-hot编码值。

import numpy as np
import os
import cPickle as pickle
import glob
import matplotlib.pyplot as plt
data_dir = "data"
data_dir_cifar10 = os.path.join(data_dir, "cifar-10-batches-py")
data_dir_cifar100 = os.path.join(data_dir, "cifar-100-python")
class_names_cifar10 = np.load(os.path.join(data_dir_cifar10, "batches.meta"))
class_names_cifar100 = np.load(os.path.join(data_dir_cifar100, "meta"))
def one_hot(x, n):
"""
convert index representation to one-hot representation
"""
x = np.array(x)
assert x.ndim == 1
return np.eye(n)[x]
def _load_batch_cifar10(filename, dtype='float64'):
"""
load a batch in the CIFAR-10 format
"""
path = os.path.join(data_dir_cifar10, filename)
batch = np.load(path)
data = batch['data'] / 255.0 # scale between [0, 1]
labels = one_hot(batch['labels'], n=10) # convert labels to one-hot representation
return data.astype(dtype), labels.astype(dtype)
def _grayscale(a):
print a.reshape(a.shape[0], 3, 32, 32).mean(1).reshape(a.shape[0], -1)
return a.reshape(a.shape[0], 3, 32, 32).mean(1).reshape(a.shape[0], -1)
def cifar10(dtype='float64', grayscale=True):
# train
x_train = []
t_train = []
for k in xrange(5):
x, t = _load_batch_cifar10("data_batch_%d" % (k + 1), dtype=dtype)
x_train.append(x)
t_train.append(t)
x_train = np.concatenate(x_train, axis=0)
t_train = np.concatenate(t_train, axis=0)
# test
x_test, t_test = _load_batch_cifar10("test_batch", dtype=dtype)
if grayscale:
x_train = _grayscale(x_train)
x_test = _grayscale(x_test)
return x_train, t_train, x_test, t_test
def _load_batch_cifar100(filename, dtype='float64'):
"""
load a batch in the CIFAR-100 format
"""
path = os.path.join(data_dir_cifar100, filename)
batch = np.load(path)
data = batch['data'] / 255.0
labels = one_hot(batch['fine_labels'], n=100)
return data.astype(dtype), labels.astype(dtype)
def cifar100(dtype='float64', grayscale=True):
x_train, t_train = _load_batch_cifar100("train", dtype=dtype)
x_test, t_test = _load_batch_cifar100("test", dtype=dtype)
if grayscale:
x_train = _grayscale(x_train)
x_test = _grayscale(x_test)
return x_train, t_train, x_test, t_test
Xtrain, Ytrain, Xtest, Ytest = cifar10()
################################################
# 图像样本显示
image = Xtrain[0].reshape(32, 32)
image1 = Xtrain[255].reshape(32, 32)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121)
plt.axis('off')
plt.title(class_names_cifar10['label_names'][list(Ytrain[0]).index(1)])
plt.imshow(image, cmap='gray')
ax = fig.add_subplot(122)
plt.title(class_names_cifar10['label_names'][list(Ytrain[255]).index(1)])
plt.imshow(image1, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

6.实验结果

7.参考链接

（1）CIFAR数据集：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
（2）数据集加载：https://github.com/benanne/theano-tutorial/blob/master/load.py