第六章番外篇：webdataset

原创已于 2023-06-16 20:16:28 修改 · 6.8k 阅读

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#python #开发语言 #pytorch #深度学习

于 2023-06-16 14:42:45 首次发布

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参考教程：
https://github.com/pytorch/pytorch/issues/38419
https://zhuanlan.zhihu.com/p/412772439
https://webdataset.github.io/webdataset/gettingstarted/

背景

训练数据通常是以个体的方式存储的，就像我们在第一章下载并处理成png格式后的cifar10数据，它以’xxx.png’的文件形式存放在一个一个独立的空间中。
随着数据集变得越来越大，这样的存放形式就不是那么高效和便捷。在进行模型训练时，也会因为数据的IO瓶颈拖慢训练的速度。
在使用Dataset中的数据时，我们的__getitem__(self, idx)函数会根据数据的index检索数据。在训练时，我们一般都会使用shuffle = True来完成数据的随机读取，这样索引的index也是无效的，当图片数据直接存放在系统上时，对文件的访问需要花费大量的代价。
这个问题可以使用sequential storage formats and sharding来解决。就像tensorflow中使用的TFRecord格式，它将训练集/测试集打包在一起使用，文件里存储的就是序列化的tf.Example。Pytorch是没有这种专属的数据存储格式的。

WebDataset

WebDataset提供了一种序列化存储大规模数据的方法，它将数据保存在tar包中，但是在使用时不需要对tar包进行解压。这种形式提供了高效的I/O，并且不管是在本地还是云端数据上都表现很不错。

webdataset的生成

webdataset是一个tar文件，所以你直接使用tar命令就可以进行文件的生成。

tar --sort=name -cf dataset.tar dataset/

我们也可以使用python调用webdataset的包，来进行文件的写入操作。
以下面的代码为例，下方的代码想要将现有的MNIST数据存放到’mnist.tar’文件中，因此它按照顺序将数据一个一个多写入了文件里。

dataset = torchvision.datasets.MNIST(root="./temp", download=True) # 获得MNIST数据
sink = wds.TarWriter("mnist.tar") # 使用TarWriter，准备将数据写入mnist.tar
for index, (input, output) in enumerate(dataset):
    if index%1000==0:
        print(f"{index:6d}", end="\r", flush=True, file=sys.stderr) # 每写入1000个数据，输出一些状态
    sink.write({
        "__key__": "sample%06d" % index, # 当前的数据的index
        "input.pyd": input, # 数据的input
        "output.pyd": output, # 数据的target
    })
sink.close() # 关闭当前文件。

这里的sink_write写入了是一个dict，其中’key’这一项决定了你想保存的数据的前缀名，’input.pyd’是你的input的数据的后缀，它同时也决定了你的数据存放的格式。
比如说这里使用的’pyd’，就是我们之前说过的pickle格式，它可以保证数据的完整性，以不压缩的形式存储数据，缺点是不能被其它的语言读取。
在你明确知道数据的类型的情况下，你也可以使用别的格式来存放数据，比如说对于图片，你可以使用‘ppm’,‘png’,'jpg’等格式，对于图片的标签，已知数据标签是整数的形式时，可以使用’cls’格式。

webdataset的加载

对于一个存入tar的webdataset的数据，你可以通过它的url对它进行读取，这个url可以是云端地址，也可以是本地路径。

import webdataset as wds
dataset = wds.WebDataset(url)

我们在讲数据存入tar时，writer根据我们定义的数据格式对数据进行了encode，所以我们直接读取到的数据是还没有decode的数据。
在教程中给了这样一个例子。
在这里插入图片描述
直接获取到的数据格式是bytes的格式。
你可以数据进行一些处理，webdataset提供一种链式的数据处理方法，比如上面的数据，你就可以使用下面的方法处理。

dataset = (
    wds.WebDataset(url)
    .shuffle(100)
    .decode("rgb")
    .to_tuple("jpg;png", "json")
)

这里的decode传入的’rgb’属于headler，webdataset提供了一些自带的imageheadler。帮助使用者进行数据类型转换。imagespecs = { "l8": ("numpy", "uint8", "l"), "rgb8": ("numpy", "uint8", "rgb"), "rgba8": ("numpy", "uint8", "rgba"), "l": ("numpy", "float", "l"), "rgb": ("numpy", "float", "rgb"), "rgba": ("numpy", "float", "rgba"), "torchl8": ("torch", "uint8", "l"), "torchrgb8": ("torch", "uint8", "rgb"), "torchrgba8": ("torch", "uint8", "rgba"), "torchl": ("torch", "float", "l"), "torchrgb": ("torch", "float", "rgb"), "torch": ("torch", "float", "rgb"), "torchrgba": ("torch", "float", "rgba"), "pill": ("pil", None, "l"), "pil": ("pil", None, "rgb"), "pilrgb": ("pil", None, "rgb"), "pilrgba": ("pil", None, "rgba"), }
webdataset提供了多种数据的decode方式的示例，你也可以自定义decode的方法。具体的源码可以查看https://github.com/webdataset/webdataset/blob/main/webdataset/autodecode.py。

decoders = {
    "txt": lambda data: data.decode("utf-8"),
    "text": lambda data: data.decode("utf-8"),
    "transcript": lambda data: data.decode("utf-8"),
    "cls": lambda data: int(data),
    "cls2": lambda data: int(data),
    "index": lambda data: int(data),
    "inx": lambda data: int(data),
    "id": lambda data: int(data),
    "json": lambda data: json.loads(data),
    "jsn": lambda data: json.loads(data),
    "pyd": lambda data: pickle.loads(data),
    "pickle": lambda data: pickle.loads(data),
    "pth": lambda data: torch_loads(data),
    "ten": tenbin_loads,
    "tb": tenbin_loads,
    "mp": msgpack_loads,
    "msg": msgpack_loads,
    "npy": npy_loads,
    "npz": lambda data: np.load(io.BytesIO(data)),
    "cbor": cbor_loads,
}

如果是想要自己定义decode的方法，可以使用以下类似的方法。以下的方法中定义了my_decoder方法，这方法会判断dataset中sample的key是否为jpg，如果不是则忽略，是的话才会返回结果。要注意这里直接获得的数据类型都是bytes，你可以使用类似于**imageio.imread(io.BytesIO(value))**处理数据，将它转为图片。

def my_decoder(key, value):
        if not key.endswith(".jpg"):
            return None
        assert isinstance(value, bytes)
        return value

dataset = wds.WebDataset(url).shuffle(1000).decode(my_decoder)

示例代码

最后给出一个简单的webdataset多进程存储的方法，这里使用的dataset中返回sample是dict形式，最后以pickle的形式存放到指定数量的tar中。

import multiprocessing as mp
import webdataset as wds
import pickle
import os

def write_samples(dataset, tar_index, sample_index,save_dir):
    for t_idx, s_idx in zip(tar_index, sample_index):
        fname = os.path.join(save_dir,str(t_idx)+'.tar')
        stream = wds.TarWriter(fname)
        for idx in s_idx:
            data = dataset[idx]
            sample = {}
            sample['__key__'] = "sample%06d" % idx
            for key, value in data.items():
                sample[key +'.pyd'] = value
            stream.write(sample)
        stream.close()

def dataset2tar(dataset, save_dir,num_tars, num_workers):
    num_len = len(dataset)
    data_index = [i for i in range(num_len)]
    samples = [data_index[i::num_tars] for i in range(num_tars)]
    tar_index = list(range(num_tars))
    jobs = []
    for i in range(num_workers):
        job = mp.Process(target = write_samples,args=(dataset,tar_index[i::num_workers],samples[i::num_workers],save_dir))
        job.start()
        jobs.append(job)
   
    for job in jobs:
        job.join()
    
def pyd_decoder(key, data):
    if not key.endswith(".pyd"):
        return None
    result = pickle.loads(data)
    return result