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CIFAR10 数据集自定义处理方法

可以自定义训练集和测试集中不同类别的样本的数量。可用于模拟类别不平衡问题，存在混淆数据问题。

import torch
import torchvision.datasets as dsets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import numpy as np
import random# 自定义数据集类，继承自 torch.utils.data.Dataset
class CustomCIFAR10Dataset(Dataset):def __init__(self, images, labels, transform=None):"""自定义数据集类:param images: 图像数据，numpy 数组格式:param labels: 标签数据，numpy 数组格式:param transform: 可选的图像预处理转换"""self.images = imagesself.labels = labelsself.transform = transformdef __len__(self):return len(self.labels)def __getitem__(self, index):image = self.images[index]if self.transform:image = self.transform(image)label = self.labels[index]return image, labeldef create_custom_dataset(positive_classes, negative_classes, sample_counts=None, transform=None, train=True):"""创建自定义数据集（训练集或测试集）:param positive_classes: 正类别的类别列表:param negative_classes: 负类别的类别列表:param sample_counts: 每个类别的样本数量限制，字典形式 {类: 样本数量}:param transform: 图像预处理转换:param train: 是否是训练集（True）还是测试集（False）:return: 创建的自定义数据集（CustomCIFAR10Dataset）和原始数据集"""# 下载 CIFAR-10 数据集（训练集或测试集）dataset = dsets.CIFAR10(root='./data', train=train, download=True, transform=transforms.ToTensor())images = dataset.data  # numpy array, shape [N, 32, 32, 3]targets = np.array(dataset.targets)  # shape [N]new_images = []new_labels = []selected_global_indices = []for cls in np.concatenate((positive_classes, negative_classes)):# 获取当前类别的样本索引indices = np.where(targets == cls)[0]# 如果有样本数量限制，则抽取样本if sample_counts is not None and cls in sample_counts:num_samples = min(sample_counts[cls], len(indices))selected_indices = np.random.choice(indices, num_samples, replace=False)else:selected_indices = indicesselected_global_indices.extend(selected_indices.tolist())# 为正类别标签为1，负类别标签为0for idx in selected_indices:new_images.append(images[idx])if cls in positive_classes:new_labels.append(1)else:new_labels.append(0)# 转换为 numpy 数组new_images = np.array(new_images)new_labels = np.array(new_labels)# 打乱新数据集perm = np.random.permutation(len(new_labels))new_images = new_images[perm]new_labels = new_labels[perm]# 创建自定义数据集custom_dataset = CustomCIFAR10Dataset(new_images, new_labels, transform=transform)return custom_dataset, datasetif __name__ == '__main__':# 定义正类别和负类别positive_classes = [0, 1, 2, 3, 4]negative_classes = [5, 6, 7, 8, 9]# 定义每个类别需要抽取的样本数量sample_counts = {0: 500, 1: 500, 2: 500, 3: 500, 4: 500, 5: 500, 6: 500, 7: 500, 8: 500, 9: 500}# 图像预处理transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])# 训练数据集train_dataset, base_train_dataset = create_custom_dataset(positive_classes, negative_classes, sample_counts, transform, train=True)print('Training dataset size:', len(train_dataset))# 测试数据集positive_classes_test = [0]negative_classes_test = [5, 6, 7, 8, 9]sample_counts_test = {0: 1000, 5: 500, 6: 500, 7: 500, 8: 500, 9: 500}test_dataset, base_test_dataset = create_custom_dataset(positive_classes_test, negative_classes_test, sample_counts_test, transform, train=False)print('Test dataset size:', len(test_dataset))# 使用 DataLoader 加载数据集train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)# 打印加载器中的数据量for images, labels in train_loader:print(f"Batch size: {len(images)}, Labels: {labels}")break

代码详细解释文档

1. 自定义数据集类 CustomCIFAR10Dataset

此类继承自 torch.utils.data.Dataset，用于自定义数据集的管理，具体功能如下：

• __init__: 初始化方法，接受图像数据、标签数据和可能的图像预处理变换。
• __len__: 返回数据集的长度，即样本数量。
• __getitem__: 根据索引返回样本图像和标签，若定义了预处理变换，则应用该变换。

2. create_custom_dataset 函数

此函数用于创建训练集或测试集，并按类别划分和抽样。

• positive_classes: 正类别的类别列表，标签为 1。
• negative_classes: 负类别的类别列表，标签为 0。
• sample_counts: 可选，字典形式，指定每个类别的样本数量限制。如果没有该参数，则使用所有样本。
• transform: 可选，图像预处理变换。
• train: 是否为训练集。如果为 True，则加载训练集；如果为 False，则加载测试集。

3. 数据集的处理流程

• 从 CIFAR-10 下载训练集或测试集，获取图像数据和标签。
• 根据给定的类别信息，抽取所需类别的图像样本，并为正类分配标签为 1，负类分配标签为 0。
• 如果有样本数量限制，则从每个类别中随机选择样本。
• 将抽取的图像和标签打乱顺序，并创建自定义数据集 CustomCIFAR10Dataset。

4. 训练集和测试集的使用

在主程序中：

1. 定义正类别和负类别，以及每个类别的样本数量限制。
2. 使用 create_custom_dataset 创建训练集和测试集。
3. 使用 DataLoader 加载数据集，设置批次大小并进行数据打乱。

5. DataLoader 的使用

• DataLoader 用于加载训练数据，并将其按批次处理。我们将自定义数据集传入 DataLoader 并设置批次大小为 64。
• 在循环中，打印每个批次的大小和标签信息。

6. 输出示例

运行此代码时，您将看到类似以下的输出：

Training dataset size: 5000
Test dataset size: 3500
Batch size: 64, Labels: tensor([1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1])

优化说明

• 代码中使用了 np.random.permutation 来打乱数据集的顺序，确保数据的随机性。
• 自定义数据集和图像预处理功能让代码具有灵活性，能够方便地处理不同任务的需求。
• 使用 DataLoader 来批量加载数据，提升训练效率。