AI Studio 飞桨 零基础入门深度学习笔记6.3-手写数字识别之数据处理）

• 概述
• 前提条件

• 扩展阅读：为什么学术界的模型总在不断精进呢？

• 机器校验
• 人工校验

概述

上一节我们使用“横纵式”教学法中的纵向极简方案快速完成手写数字识别任务的建模，但模型测试效果并未达成预期。我们换个思路，从横向展开，如 图1 所示，逐个环节优化，以达到最优训练效果。本节主要介绍手写数字识别模型中，数据处理的优化方法。

图1：“横纵式”教学法 — 数据处理优化

上一节，我们通过调用飞桨提供的API（paddle.dataset.mnist）加载MNIST数据集。但在工业实践中，我们面临的任务和数据环境千差万别，通常需要自己编写适合当前任务的数据处理程序，一般涉及如下五个环节：

• 读入数据
• 划分数据集
• 生成批次数据
• 训练样本集乱序
• 校验数据有效性

前提条件

在数据读取与处理前，首先要加载飞桨和数据处理库，代码如下。

# 加载飞桨和相关数据处理的库import paddleimport paddle.fluid as fluidfrom paddle.fluid.dygraph.nn import Linearimport numpy as npimport osimport gzipimport jsonimport random

读入数据并划分数据集

在实际应用中，保存到本地的数据存储格式多种多样，如MNIST数据集以json格式存储在本地，其数据存储结构如 图2 所示。

图2：MNIST数据集的存储结构

data包含三个元素的列表：train_set、val_set、 test_set，包括50000条训练样本，10000条测试样本，共60000条数据。每个样本包含手写数字图片和对应的标签。

• train_set（训练集）：用于确定模型参数。
• val_set（验证集）：用于调节模型超参数（如多个网络结构、正则化权重的最优选择）。
• test_set（测试集）：用于估计应用效果（没有在模型中应用过的数据，更贴近模型在真实场景应用的效果）。

train_set包含两个元素的列表：train_images、train_labels。

• train_images：[50000, 784]的二维列表，包含50000张图片。每张图片用一个长度为784的向量表示，内容是28*28尺寸的像素灰度值（黑白图片）。
• train_labels：[50000, ]的列表，表示这些图片对应的分类标签，即0-9之间的一个数字。

在本地

./work/

目录下读取文件名称为

mnist.json.gz

的MNIST数据，并拆分成训练集、验证集和测试集，实现方法如下所示。

# 声明数据集文件位置datafile = \'./work/mnist.json.gz\'print(\'loading mnist dataset from {} ......\'.format(datafile))# 加载json数据文件data = json.load(gzip.open(datafile))print(\'mnist dataset load done\')# 读取到的数据区分训练集，验证集，测试集train_set, val_set, eval_set = data# 数据集相关参数，图片高度IMG_ROWS, 图片宽度IMG_COLSIMG_ROWS = 28IMG_COLS = 28# 打印数据信息imgs, labels = train_set[0], train_set[1]print(\"训练数据集数量: \", len(imgs))# 观察验证集数量imgs, labels = val_set[0], val_set[1]print(\"验证数据集数量: \", len(imgs))# 观察测试集数量imgs, labels = val= eval_set[0], eval_set[1]print(\"测试数据集数量: \", len(imgs))

loading mnist dataset from ./work/mnist.json.gz ......mnist dataset load done训练数据集数量:  50000验证数据集数量:  10000测试数据集数量:  10000

扩展阅读：为什么学术界的模型总在不断精进呢？

通常某组织发布一个新任务的训练集和测试集数据后，全世界的科学家都针对该数据集进行创新研究，随后大量针对该数据集的论文会陆续发表。论文1的A模型声称在测试集的准确率70%，论文2的B模型声称在测试集的准确率提高到72%，论文N的X模型声称在测试集的准确率提高到90% …

然而这些论文中的模型在测试集上准确率提升真实有效么？我们不妨大胆猜测一下。

假设所有论文共产生1000个模型，这些模型使用的是测试数据集来评判模型效果，并最终选出效果最优的模型。这相当于把原始的测试集当作了验证集，使得测试集失去了真实评判模型效果的能力，正如机器学习领域非常流行的一句话：“拷问数据足够久，它终究会招供”。

图3：拷问数据足够久，它总会招供

那么当我们需要将学术界研发的模型复用于工业项目时，应该如何选择呢？给读者一个小建议：当几个模型的准确率在测试集上差距不大时，尽量选择网络结构相对简单的模型。往往越精巧设计的模型和方法，越不容易在不同的数据集之间迁移。

训练样本乱序、生成批次数据

• 训练样本乱序： 先将样本按顺序进行编号，建立ID集合index_list。然后将index_list乱序，最后按乱序后的顺序读取数据。

说明：

通过大量实验发现，模型对最后出现的数据印象更加深刻。训练数据导入后，越接近模型训练结束，最后几个批次数据对模型参数的影响越大。为了避免模型记忆影响训练效果，需要进行样本乱序操作。

• 生成批次数据： 先设置合理的batch_size，再将数据转变成符合模型输入要求的np.array格式返回。同时，在返回数据时将Python生成器设置为

  yield

  模式，以减少内存占用。

在执行如上两个操作之前，需要先将数据处理代码封装成

load_data

函数，方便后续调用。

load_data

有三种模型：

train

、

valid

、

eval

，分为对应返回的数据是训练集、验证集、测试集。

imgs, labels = train_set[0], train_set[1]print(\"训练数据集数量: \", len(imgs))# 获得数据集长度imgs_length = len(imgs)# 定义数据集每个数据的序号，根据序号读取数据index_list = list(range(imgs_length))# 读入数据时用到的批次大小BATCHSIZE = 100# 随机打乱训练数据的索引序号random.shuffle(index_list)# 定义数据生成器，返回批次数据def data_generator():imgs_list = []labels_list = []for i in index_list:# 将数据处理成期望的格式，比如类型为float32，shape为[1, 28, 28]img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype(\'float32\')label = np.reshape(labels[i], [1]).astype(\'float32\')imgs_list.append(img)labels_list.append(label)if len(imgs_list) == BATCHSIZE:# 获得一个batchsize的数据，并返回yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list)# 清空数据读取列表imgs_list = []labels_list = []# 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE，# 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batchif len(imgs_list) > 0:yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list)return data_generator

训练数据集数量:  50000

# 声明数据读取函数，从训练集中读取数据train_loader = data_generator# 以迭代的形式读取数据for batch_id, data in enumerate(train_loader()):image_data, label_data = dataif batch_id == 0:# 打印数据shape和类型print(\"打印第一个batch数据的维度:\")print(\"图像维度: {}, 标签维度: {}\".format(image_data.shape, label_data.shape))break

打印第一个batch数据的维度:图像维度: (100, 1, 28, 28), 标签维度: (100, 1)

校验数据有效性

在实际应用中，原始数据可能存在标注不准确、数据杂乱或格式不统一等情况。因此在完成数据处理流程后，还需要进行数据校验，一般有两种方式：

• 机器校验：加入一些校验和清理数据的操作。
• 人工校验：先打印数据输出结果，观察是否是设置的格式；再从训练的结果验证数据处理和读取的有效性。

机器校验

如下代码所示，如果数据集中的图片数量和标签数量不等，说明数据逻辑存在问题，可使用

assert

语句校验图像数量和标签数据是否一致。

imgs_length = len(imgs)assert len(imgs) == len(labels), \\\"length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})\".format(len(imgs), len(label))

人工校验

人工校验是指打印数据输出结果，观察是否是预期的格式。实现数据处理和加载函数后，我们可以调用它读取一次数据，观察数据的shape和类型是否与函数中设置的一致。

# 声明数据读取函数，从训练集中读取数据train_loader = data_generator# 以迭代的形式读取数据for batch_id, data in enumerate(train_loader()):image_data, label_data = dataif batch_id == 0:# 打印数据shape和类型print(\"打印第一个batch数据的维度，以及数据的类型:\")print(\"图像维度: {}, 标签维度: {}, 图像数据类型: {}, 标签数据类型: {}\".format(image_data.shape, label_data.shape, type(image_data), type(label_data)))break

打印第一个batch数据的维度，以及数据的类型:图像维度: (100, 1, 28, 28), 标签维度: (100, 1), 图像数据类型: <class \'numpy.ndarray\'>, 标签数据类型: <class \'numpy.ndarray\'>

封装数据读取与处理函数

上文，我们从读取数据、划分数据集、到打乱训练数据、构建数据读取器以及数据校验，完成了一整套一般性的数据处理流程，下面将这些步骤放在一个函数中实现，方便在神经网络训练时直接调用。

def load_data(mode=\'train\'):datafile = \'./work/mnist.json.gz\'print(\'loading mnist dataset from {} ......\'.format(datafile))# 加载json数据文件data = json.load(gzip.open(datafile))print(\'mnist dataset load done\')# 读取到的数据区分训练集，验证集，测试集train_set, val_set, eval_set = dataif mode==\'train\':# 获得训练数据集imgs, labels = train_set[0], train_set[1]elif mode==\'valid\':# 获得验证数据集imgs, labels = val_set[0], val_set[1]elif mode==\'eval\':# 获得测试数据集imgs, labels = eval_set[0], eval_set[1]else:raise Exception(\"mode can only be one of [\'train\', \'valid\', \'eval\']\")print(\"训练数据集数量: \", len(imgs))# 校验数据imgs_length = len(imgs)assert len(imgs) == len(labels), \\\"length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})\".format(len(imgs), len(labels))# 获得数据集长度imgs_length = len(imgs)# 定义数据集每个数据的序号，根据序号读取数据index_list = list(range(imgs_length))# 读入数据时用到的批次大小BATCHSIZE = 100# 定义数据生成器def data_generator():if mode == \'train\':# 训练模式下打乱数据random.shuffle(index_list)imgs_list = []labels_list = []for i in index_list:# 将数据处理成希望的格式，比如类型为float32，shape为[1, 28, 28]img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype(\'float32\')label = np.reshape(labels[i], [1]).astype(\'float32\')imgs_list.append(img)labels_list.append(label)if len(imgs_list) == BATCHSIZE:# 获得一个batchsize的数据，并返回yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list)# 清空数据读取列表imgs_list = []labels_list = []# 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE，# 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batchif len(imgs_list) > 0:yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list)return data_generator

下面定义一层神经网络，利用定义好的数据处理函数，完成神经网络的训练。

# 数据处理部分之后的代码，数据读取的部分调用load_data函数# 定义网络结构，同上一节所使用的网络结构class MNIST(fluid.dygraph.Layer):def __init__(self):super(MNIST, self).__init__()self.fc = Linear(input_dim=784, output_dim=1, act=None)def forward(self, inputs):inputs = fluid.layers.reshape(inputs, (-1, 784))outputs = self.fc(inputs)return outputs# 训练配置，并启动训练过程with fluid.dygraph.guard():model = MNIST()model.train()#调用加载数据的函数train_loader = load_data(\'train\')optimizer = fluid.optimizer.SGDOptimizer(learning_rate=0.001, parameter_list=model.parameters())EPOCH_NUM = 10for epoch_id in range(EPOCH_NUM):for batch_id, data in enumerate(train_loader()):#准备数据，变得更加简洁image_data, label_data = dataimage = fluid.dygraph.to_variable(image_data)label = fluid.dygraph.to_variable(label_data)#前向计算的过程predict = model(image)#计算损失，取一个批次样本损失的平均值loss = fluid.layers.square_error_cost(predict, label)avg_loss = fluid.layers.mean(loss)#每训练了200批次的数据，打印下当前Loss的情况if batch_id % 200 == 0:print(\"epoch: {}, batch: {}, loss is: {}\".format(epoch_id, batch_id, avg_loss.numpy()))#后向传播，更新参数的过程avg_loss.backward()optimizer.minimize(avg_loss)model.clear_gradients()#保存模型参数fluid.save_dygraph(model.state_dict(), \'mnist\')

loading mnist dataset from ./work/mnist.json.gz ......mnist dataset load done训练数据集数量:  50000epoch: 0, batch: 0, loss is: [45.61764]epoch: 0, batch: 200, loss is: [4.5475965]epoch: 0, batch: 400, loss is: [4.1117816]epoch: 1, batch: 0, loss is: [3.4831767]epoch: 1, batch: 200, loss is: [4.211594]epoch: 1, batch: 400, loss is: [4.1087213]epoch: 2, batch: 0, loss is: [3.8220732]epoch: 2, batch: 200, loss is: [4.435124]epoch: 2, batch: 400, loss is: [3.1726542]epoch: 3, batch: 0, loss is: [3.8299181]epoch: 3, batch: 200, loss is: [3.84748]epoch: 3, batch: 400, loss is: [3.701971]epoch: 4, batch: 0, loss is: [3.7070477]epoch: 4, batch: 200, loss is: [4.473604]epoch: 4, batch: 400, loss is: [3.8212416]epoch: 5, batch: 0, loss is: [3.9876893]epoch: 5, batch: 200, loss is: [3.593488]epoch: 5, batch: 400, loss is: [3.3292465]epoch: 6, batch: 0, loss is: [3.409602]epoch: 6, batch: 200, loss is: [3.1823404]epoch: 6, batch: 400, loss is: [3.1249528]epoch: 7, batch: 0, loss is: [3.0369842]epoch: 7, batch: 200, loss is: [3.597313]epoch: 7, batch: 400, loss is: [2.8949301]epoch: 8, batch: 0, loss is: [4.030439]epoch: 8, batch: 200, loss is: [2.7374206]epoch: 8, batch: 400, loss is: [3.592334]epoch: 9, batch: 0, loss is: [2.7048688]epoch: 9, batch: 200, loss is: [3.9393196]epoch: 9, batch: 400, loss is: [3.2057602]

异步数据读取

上面提到的数据读取采用的是同步数据读取方式。对于样本量较大、数据读取较慢的场景，建议采用异步数据读取方式。异步读取数据时，数据读取和模型训练并行执行，从而加快了数据读取速度，牺牲一小部分内存换取数据读取效率的提升，二者关系如 图4 所示。

图4：同步数据读取和异步数据读取示意图

• 同步数据读取：数据读取与模型训练串行。当模型需要数据时，才运行数据读取函数获得当前批次的数据。在读取数据期间，模型一直等待数据读取结束才进行训练，数据读取速度相对较慢。
• 异步数据读取：数据读取和模型训练并行。读取到的数据不断的放入缓存区，无需等待模型训练就可以启动下一轮数据读取。当模型训练完一个批次后，不用等待数据读取过程，直接从缓存区获得下一批次数据进行训练，从而加快了数据读取速度。
• 异步队列：数据读取和模型训练交互的仓库，二者均可以从仓库中读取数据，它的存在使得两者的工作节奏可以解耦。

使用飞桨实现异步数据读取非常简单，如下所示。

# 定义数据读取后存放的位置，CPU或者GPU，这里使用CPU# place = fluid.CUDAPlace(0) 时，数据才读取到GPU上place = fluid.CPUPlace()with fluid.dygraph.guard(place):# 声明数据加载函数，使用训练模式train_loader = load_data(mode=\'train\')# 定义DataLoader对象用于加载Python生成器产生的数据data_loader = fluid.io.DataLoader.from_generator(capacity=5, return_list=True)# 设置数据生成器data_loader.set_batch_generator(train_loader, places=place)# 迭代的读取数据并打印数据的形状for i, data in enumerate(data_loader):image_data, label_data = dataprint(i, image_data.shape, label_data.shape)if i>=5:break

loading mnist dataset from ./work/mnist.json.gz ......mnist dataset load done训练数据集数量:  500000 [100, 1, 28, 28] [100, 1]1 [100, 1, 28, 28] [100, 1]2 [100, 1, 28, 28] [100, 1]3 [100, 1, 28, 28] [100, 1]4 [100, 1, 28, 28] [100, 1]5 [100, 1, 28, 28] [100, 1]

与同步数据读取相比，异步数据读取仅增加了三行代码，如下所示。

place = fluid.CPUPlace()# 设置读取的数据是放在CPU还是GPU上。data_loader = fluid.io.DataLoader.from_generator(capacity=5, return_list=True)# 创建一个DataLoader对象用于加载Python生成器产生的数据。数据会由Python线程预先读取，并异步送入一个队列中。data_loader.set_batch_generator(train_loader, place)# 用创建的DataLoader对象设置一个数据生成器set_batch_generator，输入的参数是一个Python数据生成器train_loader和服务器资源类型place（标明CPU还是GPU）

fluid.io.DataLoader.from_generator参数名称和含义如下：

• feed_list：仅在PaddlePaddle静态图中使用，动态图中设置为“None”，本教程默认使用动态图的建模方式；
• capacity：表示在DataLoader中维护的队列容量，如果读取数据的速度很快，建议设置为更大的值；
• use_double_buffer：是一个布尔型的参数，设置为“True”时，Dataloader会预先异步读取下一个batch的数据并放到缓存区；
• iterable：表示创建的Dataloader对象是否是可迭代的，一般设置为“True”；
• return_list：在动态图模式下需要设置为“True”。

异步数据读取并训练的完整案例代码如下所示。

with fluid.dygraph.guard():model = MNIST()model.train()#调用加载数据的函数train_loader = load_data(\'train\')# 创建异步数据读取器place = fluid.CPUPlace()data_loader = fluid.io.DataLoader.from_generator(capacity=5, return_list=True)data_loader.set_batch_generator(train_loader, places=place)optimizer = fluid.optimizer.SGDOptimizer(learning_rate=0.001, parameter_list=model.parameters())EPOCH_NUM = 3for epoch_id in range(EPOCH_NUM):for batch_id, data in enumerate(data_loader):image_data, label_data = dataimage = fluid.dygraph.to_variable(image_data)label = fluid.dygraph.to_variable(label_data)predict = model(image)loss = fluid.layers.square_error_cost(predict, label)avg_loss = fluid.layers.mean(loss)if batch_id % 200 == 0:print(\"epoch: {}, batch: {}, loss is: {}\".format(epoch_id, batch_id, avg_loss.numpy()))avg_loss.backward()optimizer.minimize(avg_loss)model.clear_gradients()fluid.save_dygraph(model.state_dict(), \'mnist\')

loading mnist dataset from ./work/mnist.json.gz ......mnist dataset load done训练数据集数量:  50000epoch: 0, batch: 0, loss is: [44.275467]epoch: 0, batch: 200, loss is: [3.2244885]epoch: 0, batch: 400, loss is: [4.147104]epoch: 1, batch: 0, loss is: [3.8324347]epoch: 1, batch: 200, loss is: [3.3452053]epoch: 1, batch: 400, loss is: [3.5833535]epoch: 2, batch: 0, loss is: [3.2671225]epoch: 2, batch: 200, loss is: [3.7591367]epoch: 2, batch: 400, loss is: [3.359116]

从异步数据读取的训练结果来看，损失函数下降与同步数据读取训练结果一致。注意，异步读取数据只在数据量规模巨大时会带来显著的性能提升，对于多数场景采用同步数据读取的方式已经足够。