认识MNIST数据集

MNIST数据集是一个手写数字数据集，训练数据集有60000张28*28单通道（灰度图像）的图像；测试数据集中有10000张28*28单通道图像。
更多详细信息可参见官方网址：MNIST 其中提到数据集包括四个部分：

training set images: train-images-idx3-ubyte.gz
training set labels: train-labels-idx1-ubyte.gz
test set images: t10k-images-idx3-ubyte.gz
test set labels: t10k-labels-idx1-ubyte.gz

通过本地文件加载MNIST数据集

实验中要使用mnist数据集时，需要先加载数据集。方法之一是从先自己下载MNIST网址中给出的4个文件链接：
在这里插入图片描述
之后再写代码读取.gz文件中的信息。
其中细节感觉太过复杂（/(ㄒoㄒ)/~~），在网上看到这篇知乎文章，代码很详细，之后学习！直接解码idx-ubyte文件以及pytorch中自定义dataset读取 [这里关于pytorch里面如何直接继承Dataset类自定义加载自己本地数据的方法，以及dataset类和dataloder类的关系需要再学习😔]
这是一个直接读取然后转换成numpy的：

import os
import numpy as np

'''直接从ubyte文件读取数据'''

data_dir = "./data/MNIST/raw"
fd = open(os.path.join(data_dir, 'train-images-idx3-ubyte'))
#读取ubyte文件并转换成numpy
loaded = np.fromfile(file=fd, dtype=np.uint8)
#train dataset原始的ubyte文件前面16个字节存的其他的 跳过
trX = loaded[16:].reshape((60000, 28, 28, 1)).astype(np.float64)

fd = open(os.path.join(data_dir, 'train-labels-idx1-ubyte'))
loaded = np.fromfile(file=fd, dtype=np.uint8)
#train label原始的ubyte文件前面8个字节存的其他的 跳过
trY = loaded[8:].reshape((60000)).astype(np.int32)

X = trX
Y = trY

print(X.shape)
print(Y.shape)

torchvision.datasets加载MNIST数据集

torchvision.datasets中有很多数据集的加载方法，比如Cifar10、STL10、SVHM、ImageNet（这个应该是需要自己先下载好，从本地文件加载）等，MNIST能用torchvison.datasets.MNIST()直接加载：

from torchvision import datasets, transforms

#下载测试集
train_dataset = datasets.MNIST('./data', #下载后存储的路径，根据实际情况使用绝对路径or相对路径
                                train=True, #训练数据集 
                                transform=transforms.ToTensor(), #转换成tensor
                                download=True #需要下载（如果本地以及下载好文件，可设置成False后从本地加载（不过好像直接设置会报错
                                )
test_dataset =  datasets.MNIST('./data', train=False, #测试数据集
                                transform=transforms.ToTensor(),
                                download=True)

运行后目录下多了对应的数据集，有8个文件，仔细看的话是4个可以直接读取的ubyte文件和4个.gz的压缩文件：
在这里插入图片描述
不过需要注意的是，一开始的路径是’./data’，但是实际上下载后还有两级目录，最终存储的路径是"./data/MNIST/raw"，在后续加载对应的文件进行读取的时候，需要注意路径问题：

root="./data/MNIST/raw"

可视化（即转换成.jpg/.png之类的文件）

通过上述torchvision.dataset.MNIST加载数据集之后，因为transform=transforms.ToTensor()，所以最终图像数据是tensor类型；而实际上torchvision.dataset.MNIST是将原本ubyte数据处理成PIL的image文件，PIL可以直接存为.jpg/.png：

import torchvision.datasets as datasets  
import torchvision.transforms as transforms  
import numpy as np
import os
# 加载MNIST数据集  
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True,  
                               transform=None) #这里没有转换成其他任何形式 
# 获取第一张图像和标签  
image, label = train_dataset[0]  
  
# image是一个PIL图像对象  
print(type(image))  # <class 'PIL.Image.Image'>  

img_path = '1.png'
img_path=os.path.join('./data', img_path)        
image.save(img_path)

运行结果：
在这里插入图片描述

————————————————
！！！待解决问题！！！：PIL存为图像

这里还有一个在网上看到的MNIST可视化，直接从ubyte文件读取并可视化的，用到了skimage这个库的skimage.io.save，这个方法我没咋明白，代码及运行结果如下：

import os
from skimage import io
import torchvision.datasets.mnist as mnist
from torchvision import datasets, transforms

#下载测试集
train_dataset = datasets.MNIST('./data', #下载后存储的路径
                                train=True, #训练数据集 
                                transform=transforms.ToTensor(), #转换成tensor
                                download=True #需要下载（如果本地以及下载好文件，可设置成False后从本地加载（不过好像直接设置会报错
                                )
test_dataset =  datasets.MNIST('./data', train=False, #测试数据集
                                transform=transforms.ToTensor(),
                                download=True)
#直接从ubyte文件中读取图像数据
root="./data/MNIST/raw"
train_set = (
    mnist.read_image_file(os.path.join(root, 'train-images-idx3-ubyte')),
    mnist.read_label_file(os.path.join(root, 'train-labels-idx1-ubyte'))
        )
test_set = (
    mnist.read_image_file(os.path.join(root, 't10k-images-idx3-ubyte')),
    mnist.read_label_file(os.path.join(root, 't10k-labels-idx1-ubyte'))
        )
print("training set :",train_set[0].size())
print("test set :",test_set[0].size())
#转换成image（可视化过程）
def convert_to_img(train=True):
    if(train):
        f=open(root+'train.txt','w')#这是label，单独存在txt文件中
        data_path=root+'/train/'
        if(not os.path.exists(data_path)):
            os.makedirs(data_path)
        for i, (img,label) in enumerate(zip(train_set[0],train_set[1])):
            img_path=data_path+str(i)+'.jpg'
            io.imsave(img_path,img.numpy())#转换成.jpg并存储
            f.write(img_path+' '+str(label)+'\n')
        f.close()
    else:
        f = open(root + 'test.txt', 'w')
        data_path = root + '/test/'
        if (not os.path.exists(data_path)):
            os.makedirs(data_path)
        for i, (img,label) in enumerate(zip(test_set[0],test_set[1])):
            img_path = data_path+ str(i) + '.jpg'
            io.imsave(img_path, img.numpy())
            f.write(img_path + ' ' + str(label) + '\n')
        f.close()

convert_to_img(True)#转换训练集
convert_to_img(False)#转换测试集