pytorch 从放弃到入门（六）

torchvision

8.2 torchvision — 深入浅出PyTorch

我们经常会用到torchvision来调用预训练模型，加载数据集，对图片进行数据增强的操作。

我们知道在计算机视觉中处理的数据集有很大一部分是图片类型的，如果获取的数据是格式或者大小不一的图片，则需要进行归一化和大小缩放等操作，这些是常用的数据预处理方法。除此之外，当图片数据有限时，我们还需要通过对现有图片数据进行各种变换，如缩小或放大、水平或垂直翻转等，这些是常见的数据增强方法。而torchvision.transforms中就包含了许多这样的操作。

from torchvision import transforms
data_transform = transforms.Compose([
    transforms.ToPILImage(),   # 这一步取决于后续的数据读取方式，如果使用内置数据集则不需要
    transforms.Resize(image_size),
    transforms.ToTensor()
])

torchvision.io

在torchvision.io提供了视频、图片和文件的 IO 操作的功能，它们包括读取、写入、编解码处理操作。随着torchvision的发展，io也增加了更多底层的高效率的API。在使用torchvision.io的过程中，我们需要注意以下几点：

• 不同版本之间，torchvision.io有着较大变化，因此在使用时，需要查看下我们的torchvision版本是否存在你想使用的方法。

• 除了read_video()等方法，torchvision.io为我们提供了一个细粒度的视频API torchvision.io.VideoReader() ，它具有更高的效率并且更加接近底层处理。在使用时，我们需要先安装ffmpeg然后从源码重新编译torchvision我们才能我们能使用这些方法。

• 在使用Video相关API时，我们最好提前安装好PyAV这个库。

torchvision.ops

torchvision.ops 为我们提供了许多计算机视觉的特定操作，包括但不仅限于NMS，RoIAlign（MASK R-CNN中应用的一种方法），RoIPool（Fast R-CNN中用到的一种方法）。在合适的时间使用可以大大降低我们的工作量，避免重复的造轮子。

torchvision.utils

torchvision.utils 为我们提供了一些可视化的方法，可以帮助我们将若干张图片拼接在一起、可视化检测和分割的效果。

PyTorchVideo简介

PyTorchVideo 是一个专注于视频理解工作的深度学习库。提供了加速视频理解研究所需的模块化和高效的API。它还支持不同的深度学习视频组件，如视频模型、视频数据集和视频特定转换，最重要的是，PytorchVideo也提供了model zoo，使得人们可以使用各种先进的预训练视频模型及其评判基准。

使用 PyTorchVideo model zoo

PyTorchVideo提供了三种使用方法：

• TorchHub，这些模型都已经在TorchHub存在。我们可以根据实际情况来选择需不需要使用预训练模型。除此之外，官方也给出了TorchHub使用的 tutorial 。

• PySlowFast，使用 PySlowFast workflow 去训练或测试PyTorchVideo models/datasets.

• PyTorch Lightning建立一个工作流进行处理，点击查看官方 tutorial。

torchtext

PyTorch官方用于自然语言处理（NLP）的工具包torchtext。自然语言处理也是深度学习的一大应用场景，近年来随着大规模预训练模型的应用，深度学习在人机对话、机器翻译等领域的取得了非常好的效果，也使得NLP相关的深度学习模型获得了越来越多的关注。

由于NLP和CV在数据预处理中的不同，因此NLP的工具包torchtext和torchvision等CV相关工具包也有一些功能上的差异，如：

• 数据集（dataset）定义方式不同

• 数据预处理工具

• 没有琳琅满目的model zoo

torchtext的主要组成部分

torchtext可以方便的对文本进行预处理，例如截断补长、构建词表等。torchtext主要包含了以下的主要组成部分：

• 数据处理工具 torchtext.data.functional、torchtext.data.utils

• 数据集 torchtext.data.datasets

• 词表工具 torchtext.vocab

• 评测指标 torchtext.metrics

构建数据集

Field是torchtext中定义数据类型以及转换为张量的指令。torchtext 认为一个样本是由多个字段（文本字段，标签字段）组成，不同的字段可能会有不同的处理方式，所以才会有 Field 抽象。定义Field对象是为了明确如何处理不同类型的数据，但具体的处理则是在Dataset中完成的。下面我们通过一个例子来简要说明一下Field的使用：

tokenize = lambda x: x.split()
TEXT = data.Field(sequential=True, tokenize=tokenize, lower=True, fix_length=200)
#sequential设置数据是否是顺序表示的；

​#tokenize用于设置将字符串标记为顺序实例的函数

​#lower设置是否将字符串全部转为小写；

​#fix_length设置此字段所有实例都将填充到一个固定的长度，方便后续处理；

LABEL = data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
​#use_vocab设置是否引入Vocab object，如果为False，则需要保证之后输入field中的data都是numerical的

构建Field完成后就可以进一步构建dataset了：

def get_dataset(csv_data, text_field, label_field, test=False):
    fields = [("id", None), # we won't be needing the id, so we pass in None as the field
                 ("comment_text", text_field), ("toxic", label_field)]       
    examples = []

    if test:
        # 如果为测试集，则不加载label
        for text in tqdm(csv_data['comment_text']):
            examples.append(data.Example.fromlist([None, text, None], fields))
    else:
        for text, label in tqdm(zip(csv_data['comment_text'], csv_data['toxic'])):
        #这里使用数据csv_data中有"comment_text"和"toxic"两列，分别对应text和label。
            examples.append(data.Example.fromlist([None, text, label], fields))
    return examples, fields

train_data = pd.read_csv('train_toxic_comments.csv')
valid_data = pd.read_csv('valid_toxic_comments.csv')
test_data = pd.read_csv("test_toxic_comments.csv")
TEXT = data.Field(sequential=True, tokenize=tokenize, lower=True)
LABEL = data.Field(sequential=False, use_vocab=False)

# 得到构建Dataset所需的examples和fields
train_examples, train_fields = get_dataset(train_data, TEXT, LABEL)
valid_examples, valid_fields = get_dataset(valid_data, TEXT, LABEL)
test_examples, test_fields = get_dataset(test_data, TEXT, None, test=True)
# 构建Dataset数据集
train = data.Dataset(train_examples, train_fields)
valid = data.Dataset(valid_examples, valid_fields)
test = data.Dataset(test_examples, test_fields)

#定义Field对象完成后，通过get_dataset函数可以读入数据的文本和标签，
#将二者（examples）连同field一起送到torchtext.data.Dataset类中，
#即可完成数据集的构建。


#使用以下命令可以看下读入的数据情况：
# 检查keys是否正确
print(train[0].__dict__.keys())
print(test[0].__dict__.keys())
# 抽查内容是否正确
print(train[0].comment_text)

词汇表（vocab）

在NLP中，将字符串形式的词语（word）转变为数字形式的向量表示（embedding）是非常重要的一步，被称为Word Embedding。这一步的基本思想是收集一个比较大的语料库（尽量与所做的任务相关），在语料库中使用word2vec之类的方法构建词语到向量（或数字）的映射关系，之后将这一映射关系应用于当前的任务，将句子中的词语转为向量表示。

在torchtext中可以使用Field自带的build_vocab函数完成词汇表构建。

TEXT.build_vocab(train)

数据迭代器

#其实就是torchtext中的DataLoader
from torchtext.data import Iterator, BucketIterator
# 若只针对训练集构造迭代器
# train_iter = data.BucketIterator(dataset=train, batch_size=8, shuffle=True, sort_within_batch=False, repeat=False)

# 同时对训练集和验证集进行迭代器的构建
train_iter, val_iter = BucketIterator.splits(
        (train, valid), # 构建数据集所需的数据集
        batch_sizes=(8, 8),
        device=-1, # 如果使用gpu，此处将-1更换为GPU的编号
        sort_key=lambda x: len(x.comment_text), # the BucketIterator needs to be told what function it should use to group the data.
        sort_within_batch=False
)

test_iter = Iterator(test, batch_size=8, device=-1, sort=False, sort_within_batch=False)

评测指标（metric）

NLP中部分任务的评测不是通过准确率等指标完成的，比如机器翻译任务常用BLEU (bilingual evaluation understudy) score来评价预测文本和标签文本之间的相似程度。torchtext中可以直接调用torchtext.data.metrics.bleu_score来快速实现BLEU：

from torchtext.data.metrics import bleu_score
candidate_corpus = [['My', 'full', 'pytorch', 'test'], ['Another', 'Sentence']]
references_corpus = [[['My', 'full', 'pytorch', 'test'], ['Completely', 'Different']], [['No', 'Match']]]
bleu_score(candidate_corpus, references_corpus)
-------------------------------------------------------------------------------------------
0.8408964276313782

注意：由于NLP常用的网络结构比较固定，torchtext并不像torchvision那样提供一系列常用的网络结构。模型主要通过torch.nn中的模块来实现，比如torch.nn.LSTM、torch.nn.RNN等。