wehub-resource-sync
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# 加载训练数据
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该模块用于读取保存在硬盘上的数据，将其包装并输出为MNN训练可用的数据类型。该模块源码位于MNN_root/tools/train/source/data/目录下。若要使用，请包含DataLoader.hpp头文件即可，该模块中其他组件会全部导入，用于构建DataLoader。
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## 相关demo
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1、MNN_root/tools/train/source/demo/dataLoaderDemo.cpp
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使用MNIST数据集构建DataLoader，并进行输出显示。
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2、MNN_root/tools/train/source/demo/dataLoaderTest.cpp
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使用MNIST数据集构建DataLoader，并测试DataLoader中一些组件。
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3、MNN_root/tools/train/source/demo/ImageDatasetDemo.cpp
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读取硬盘上保存的图片数据，并显示出来。显示需要用到OpenCV，并在编译时打开`MNN_USE_OPENCV`宏。
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## 自定义Dataset
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可参考MNN_root/tools/train/source/datasets/中预置数据集的写法，继承Dataset类，实现两个抽象函数即可，例如：
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```cpp
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// MnistDataset.cpp
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// 返回MNIST数据集中一张图片数据，及其对应的label
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Example MnistDataset::get(size_t index) {
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auto data = _Input({1, kImageRows, kImageColumns}, NCHW, halide_type_of<uint8_t>());
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auto label = _Input({}, NCHW, halide_type_of<uint8_t>());
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auto dataPtr = mImagePtr + index * kImageRows * kImageColumns;
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::memcpy(data->writeMap<uint8_t>(), dataPtr, kImageRows * kImageColumns);
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auto labelPtr = mLabelsPtr + index;
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::memcpy(label->writeMap<uint8_t>(), labelPtr, 1);
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auto returnIndex = _Const(index);
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// return the index for test
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return {{data, returnIndex}, {label}};
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}
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// 返回数据集大小，对于MNIST训练集是60000，测试集是10000
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size_t MnistDataset::size() {
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return mImages->getInfo()->dim[0];
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}
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```
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## DataLoader使用示例
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使用流程：自定义Dataset，构造DataLoader，读取数据，DataLoader->reset();
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```cpp
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//
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// ImageDatasetDemo.cpp
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// MNN
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//
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// Created by MNN on 2019/11/20.
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// Copyright © 2018, Alibaba Group Holding Limited
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//
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#include <iostream>
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#include "DataLoader.hpp"
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#include "DemoUnit.hpp"
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#include "ImageDataset.hpp"
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#include "RandomSampler.hpp"
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#include "Sampler.hpp"
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#include "Transform.hpp"
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#include "TransformDataset.hpp"
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#ifdef MNN_USE_OPENCV
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#include <opencv2/opencv.hpp> // use opencv to show pictures
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using namespace cv;
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#endif
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using namespace std;
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/*
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* this is an demo for how to use the ImageDataset and DataLoader
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*/
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class ImageDatasetDemo : public DemoUnit {
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public:
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// this function is an example to use the lambda transform
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// here we use lambda transform to normalize data from 0~255 to 0~1
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static Example func(Example example) {
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// // an easier way to do this
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auto cast = _Cast(example.first[0], halide_type_of<float>());
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example.first[0] = _Multiply(cast, _Const(1.0f / 255.0f));
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return example;
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}
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virtual int run(int argc, const char* argv[]) override {
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if (argc != 3) {
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cout << "usage: ./runTrainDemo.out ImageDatasetDemo path/to/images/ path/to/image/txt\n" << endl;
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// ImageDataset的数据格式，采用的是ImageNet数据集的格式，你也可以写一个自己的数据集，自定义格式
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cout << "the ImageDataset read stored images as input data.\n"
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"use 'pathToImages' and a txt file to construct a ImageDataset.\n"
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"the txt file should use format as below:\n"
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" image1.jpg label1,label2,...\n"
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" image2.jpg label3,label4,...\n"
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" ...\n"
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"the ImageDataset would read images from:\n"
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" pathToImages/image1.jpg\n"
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" pathToImages/image2.jpg\n"
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" ...\n"
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<< endl;
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return 0;
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}
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std::string pathToImages = argv[1];
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std::string pathToImageTxt = argv[2];
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// ImageDataset可配置数据预处理
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auto converImagesToFormat = ImageDataset::DestImageFormat::RGB;
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int resizeHeight = 224;
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int resizeWidth = 224;
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std::vector<float> scales = {1/255.0, 1/255.0, 1/255.0};
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auto config = ImageDataset::ImageConfig(converImagesToFormat, resizeHeight, resizeWidth, scales);
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bool readAllImagesToMemory = false;
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// 构建ImageDataset
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auto dataset = std::make_shared<ImageDataset>(pathToImages, pathToImageTxt, config, readAllImagesToMemory);
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const int batchSize = 1;
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const int numWorkers = 1;
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// 构建DataLoader，这里会将一个batch数据stack为一个VARP(Tensor)
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auto dataLoader = std::shared_ptr<DataLoader>(DataLoader::makeDataLoader(dataset, batchSize, true, false, numWorkers));
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const size_t iterations = dataset->size() / batchSize;
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for (int i = 0; i < iterations; i++) {
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// 读取数据
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auto trainData = dataLoader->next();
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auto data = trainData[0].first[0]->readMap<float_t>();
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auto label = trainData[0].second[0]->readMap<int32_t>();
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cout << "index: " << i << " label: " << int(label[0]) << endl;
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#ifdef MNN_USE_OPENCV
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// only show the first picture in the batch
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Mat image = Mat(resizeHeight, resizeWidth, CV_32FC(3), (void*)data);
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imshow("image", image);
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waitKey(-1);
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#endif
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}
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// 每完整过一次数据集必须重置DataLoader
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// this will reset the sampler's internal state
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dataLoader->reset();
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return 0;
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}
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};
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DemoUnitSetRegister(ImageDatasetDemo, "ImageDatasetDemo");
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```
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## 相关类和概念
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### VARP
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MNN动态图中的变量，类似于pytorch中的Tensor
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### Example
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DataLoader输出数据的最小单位
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```cpp
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/**
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First: data: a vector of input tensors (for single input dataset is only one)
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Second: target: a vector of output tensors (for single output dataset is only one)
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*/
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typedef std::pair<std::vector<VARP>, std::vector<VARP>> Example;
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```
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可以看到一个Example是一个数据对，其first部分是输入，second部分是target。由于网络有可能有多个输入和多个target，所以first和second都是vector结构。
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### RandomSampler : public Sampler
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随机采样序列生成器，例如图片数据集中有1000张图片，则生成采样序列0~999，根据配置指定是否进行shuffle
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```cpp
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public:
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// size: 采样序列长度
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// shuffle: 是否生成随机采样序列
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explicit RandomSampler(size_t size, bool shuffle = true);
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// 重置采样器内部状态
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void reset(size_t size) override;
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// 采样器长度
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size_t size() override;
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// 返回内部生成的采样序列
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const std::vector<size_t> indices();
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// 返回已经使用的采样序列数量
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size_t index();
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// 获取下一个长度为batchSize的采样序列
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std::vector<size_t> next(size_t batchSize) override;
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private:
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std::vector<size_t> mIndices;
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size_t mIndex = 0;
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bool mShuffle;
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```
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### Dataset
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数据集抽象基类，用户自定义数据集需继承此基类，并实现抽象函数，可参考MNN_root/tools/train/source/datasets/中预置数据集的写法
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```cpp
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// 返回数据集的大小，例如1000张图片的数据集，其大小为1000
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virtual size_t size() = 0;
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// 返回数据集中指定index的数据，如给定123，返回第123张图片数据
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virtual Example get(size_t index) = 0;
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// 返回数据集中指定index的一批数据，为一个batch
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std::vector<Example> getBatch(std::vector<size_t> indices);
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```
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### Transform
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抽象基类，对一个batch中的每一个数据进行某个变换，可以是一些预处理等
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### BatchTransform
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抽象基类，对一个batch的数据进行某个变换，可以是一些预处理等
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### StackTransform : public BatchTransform
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将一个Dataset输出的vector<Example>表示的一个batch数据合成一个VARP，即
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Stack( (c, h, w), (c, h, w), (c, h, w)... ) --> (n, c, h, w)
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### LambdaTransform : public Transform
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对Dataset输出的每一个Example进行单独处理，例如中心化，归一化等
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### TransformDataset : public Dataset
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对Dataset进行某种Transform，仍是一个Dataset，用于输出数据
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### DataLoaderConfig
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对DataLoader进行配置，可配置项为：
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> batchSize: 指定batch大小
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> numWorkers: 多线程预读取的线程数
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### DataLoader
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根据采样器生成的采样序列，到对应的Dataset中取得对应的数据并输出
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```cpp
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// 构造函数
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DataLoader(std::shared_ptr<BatchDataset> dataset, std::shared_ptr<Sampler> sampler,
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std::shared_ptr<DataLoaderConfig> config);
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// 构造DataLoader，无Transform
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static DataLoader* makeDataLoader(std::shared_ptr<BatchDataset> dataset,
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const int batchSize,
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const bool stack = true, // 是否将一个batch数据叠加为一个VARP(Tensor)
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const bool shuffle = true,
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const int numWorkers = 0);
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// 构造DataLoader，有Transform，Transform可多个叠加
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static DataLoader* makeDataLoader(std::shared_ptr<BatchDataset> dataset,
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std::vector<std::shared_ptr<BatchTransform>> transforms,
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const int batchSize,
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const bool shuffle = true,
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const int numWorkers = 0);
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// 指定batch size后，迭代多少次用完全部数据，最后一个batch不足batchsize也会输出
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size_t iterNumber() const;
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// 数据集大小
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size_t size() const;
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// 输出一个batch的数据
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std::vector<Example> next();
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// 清空内部数据队列，重置内部采样器
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void clean();
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// clean()，并重新预读取，Dataset每次数据全部输出完毕，必须reset
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void reset();
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``` |