本文将原始的numpy array数据在pytorch下封装为Dataset类的数据集，为后续深度网络训练提供数据。

加载并保存图像信息

首先导入需要的库，定义各种路径。

import os
import matplotlib
from keras.datasets import mnist
import numpy as np
from torch.utils.data.dataset import Dataset
from PIL import Image
import scipy.misc

root_path = 'E:/coding_ex/pytorch/Alexnet/data/'
base_path = 'baseset/'
training_path = 'trainingset/'
test_path = 'testset/'

这里将数据集分为三类，baseset为所有数据（trainingset+testset），trainingset是训练集，testset是测试集。
直接通过keras.dataset加载mnist数据集，不能自动下载的话可以手动下载.npz并保存至相应目录下。

def LoadData(root_path, base_path, training_path, test_path):
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    x_baseset = np.concatenate((x_train, x_test))
    y_baseset = np.concatenate((y_train, y_test))
    train_num = len(x_train)
    test_num = len(x_test)
    
    #baseset
    file_img = open((os.path.join(root_path, base_path)+'baseset_img.txt'),'w')
    file_label = open((os.path.join(root_path, base_path)+'baseset_label.txt'),'w')
    for i in range(train_num + test_num):
        file_img.write(root_path + base_path + 'img/' + str(i) + '.png\n') #name
        file_label.write(str(y_baseset[i])+'\n') #label
#        scipy.misc.imsave(root_path + base_path + '/img/'+str(i) + '.png', x_baseset[i])
        matplotlib.image.imsave(root_path + base_path + 'img/'+str(i) + '.png', x_baseset[i])
    file_img.close()
    file_label.close()
    
    #trainingset
    file_img = open((os.path.join(root_path, training_path)+'trainingset_img.txt'),'w')
    file_label = open((os.path.join(root_path, training_path)+'trainingset_label.txt'),'w')
    for i in range(train_num):
        file_img.write(root_path + training_path + 'img/' + str(i) + '.png\n') #name
        file_label.write(str(y_train[i])+'\n') #label
#        scipy.misc.imsave(root_path + training_path + '/img/'+str(i) + '.png', x_train[i])
        matplotlib.image.imsave(root_path + training_path + 'img/'+str(i) + '.png', x_train[i])
    file_img.close()
    file_label.close()
    
    #testset
    file_img = open((os.path.join(root_path, test_path)+'testset_img.txt'),'w')
    file_label = open((os.path.join(root_path, test_path)+'testset_label.txt'),'w')
    for i in range(test_num):
        file_img.write(root_path + test_path + 'img/' + str(i) + '.png\n') #name
        file_label.write(str(y_test[i])+'\n') #label
#        scipy.misc.imsave(root_path + test_path + '/img/'+str(i) + '.png', x_test[i])
        matplotlib.image.imsave(root_path + test_path + 'img/'+str(i) + '.png', x_test[i])
    file_img.close()
    file_label.close()

使用这段代码时，需要建立相应的文件夹及.txt文件，./data文件夹结构如下：

/img文件夹

由于mnist数据集其实是灰度图，这里用matplotlib保存的图像是伪彩色图像。

如果用scipy.misc.imsave的话保存的则是灰度图像。

xxx_img.txt文件

xxx_img.txt文件中存放的是每张图像的名字

xxx_label.txt文件

xxx_label.txt文件中存放的是类别标记

这里记得保存的时候一行为一个图像信息，便于后续读取。

定义自己的Dataset类

pytorch训练数据时需要数据集为Dataset类，便于迭代等等，这里将加载保存之后的数据封装成Dataset类，继承该类需要写初始化方法（$\_\_$__init$\_\_$__），获取指定下标数据的方法（$\_\_$__getitem$\_\_$__），获取数据个数的方法（$\_\_$__len$\_\_$__）。

class DataProcessingMnist(Dataset):
    def __init__(self, root_path, imgfile_path, labelfile_path, imgdata_path, transform = None):
        self.root_path = root_path
        self.transform = transform
        self.imagedata_path = imgdata_path
        img_file = open((root_path + imgfile_path),'r')
        self.image_name = [x.strip() for x in img_file]#这里要将回车换行符去掉
        img_file.close()
        label_file = open((root_path + labelfile_path), 'r')
        self.label = [int(x.strip()) for x in label_file]#去除回车换行符
        label_file.close()
        
    def __getitem__(self, idx):
        image = Image.open(str(self.image_name[idx]))
        if self.transform is not None:
            image = self.transform(image)
        label = self.label[idx]
        return image, label
    def __len__(self):
        return len(self.image_name)

定义完自己的类之后可以测试一下。

    LoadData(root_path, base_path, training_path, test_path)
    training_imgfile = training_path + 'trainingset_img.txt'
    training_labelfile = training_path + 'trainingset_label.txt'
    training_imgdata = training_path + 'img/'
    #实例化一个类
    dataset = DataProcessingMnist(root_path, training_imgfile, training_labelfile, training_imgdata)

得到图像名称

name = dataset.image_name

这里我们可以单独输出某一个名称看一下是否有换行符

print(name[0])
>>>'E:/coding_ex/pytorch/Alexnet/data/trainingset/img/0.png'

如果定义类的时候self.image_name = [x.strip() for x in img_file]这句没有strip掉，则输出的值将为’E:/coding_ex/pytorch/Alexnet/data/trainingset/img/0.png\n’

获取固定下标的图像

im, label = dataset.__getitem__(0)

得到结果