代表通信～Pytorch再びとStackGAN③

草場代表

2020/08/17

こんばんは。代表の草場です。

ラボ活は土日も好調に行われていました。ボードゲームアプリ化部隊が活発にやり取りしています。そしてTECH女子が「How to be a データサイエンティスト＿経験ゼロからキャリアチェンジを考える」というイベントを開催。株式会社Rejouiとの共催です。素晴らしいイベントです。次回も楽しみにしています。

StackGANいじっていますが、Pytorchのデータの扱いとかわかってないな、ということで再度勉強。「pyTorchのtransforms,Datasets,Dataloaderの説明と自作Datasetの作成と使用」がとても分かりやすかったので、写経しながら勉強しました。簡単に振り返ります。
データの前処理はtorchvisionのtransformsで行うわけですが、変換は、

trans = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize((0.5,), (0.5, ))])
基本これだけ。torchvision.transforms.Composeは引数で渡されたlist型の[,,…]というのを先頭から順に実行します。ToTensor()でテンソルに、Normalize()で正規化。例えば２を足すtransformsを自作すると以下の感じ。

class Plus2(object):

def __init__(self):

pass

def __call__(self, x):

data = x + 2

return data

trans = Plus2()

x = 9

data = trans(x)

print(x)

print(data)

output

transformsは「call()」という関数が重要で、この中に書いた処理が実行されます。

また、1から6の数字のdataと、奇数が0偶数が1となるlabelを持つDatasetを自作すると以下の感じです。

class Mydatasets(torch.utils.data.Dataset):

def __init__(self, transform = None):

self.transform = transform

self.data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

self.label = [0, 1, 0, 1, 0, 1]

self.datanum = 6

def __len__(self):

return self.datanum

def __getitem__(self, idx):

out_data = self.data[idx]

out_label = self.label[idx]

if self.transform:

out_data = self.transform(out_data)

return out_data, out_label

実際に使うには以下。

t= Plus2()

dataset = Mydatasets(t)

print(len(dataset))

print(dataset[5])

print(dataset)

output

(8, 1)

<__main__.Mydatasets object at 0x7fb72d4d0c50>

大事なのは、classの「def len()」は「len(dataset)」で実行されるdataの長さを返す関数で、「def getitem()」は「dataset[5]」とするとその番号のdataとlabelを返す関数。このようにdatasetsは「def len()」と「def getitem()」が必須、とのこと。

だいぶんわかってきた。
さて、懲りずに馬の生成をStackGANで試みる。
two horses with red feathers on top of their heads(頭の上に赤い羽根のついた二頭の馬)