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ImageNet-Dataset herunterladen, vorverarbeiten und hochladen

In diesem Thema wird beschrieben, wie Sie das ImageNet-Dataset herunterladen, vorverarbeiten und hochladen, um es mit der Cloud TPU zu nutzen. Zu den Modellen für maschinelles Lernen, die das ImageNet-Dataset verwenden, gehören:

ResNet
AmoebaNet
EfficientNet
MNASNet

ImageNet ist eine Bilddatenbank. Die Bilder in der Datenbank sind hierarchisch angeordnet, wobei jeder Knoten der Hierarchie durch Hunderte und Tausende von Bildern dargestellt wird.

Aufgrund der Größe der ImageNet-Datenbank kann das Trainieren eines Modells einige Zeit in Anspruch nehmen. Alternativ können Sie auch eine Demoversion des Datasets verwenden, die als fake_imagenet bezeichnet wird. Mit dieser Demoversion können Sie das Modell testen und gleichzeitig den Speicher- und Zeitbedarf für die Verwendung der vollständigen ImageNet-Datenbank reduzieren.

Das gesamte ImageNet-Dataset vorverarbeiten

Das ImageNet-Dataset besteht aus drei Teilen: Trainingsdaten, Validierungsdaten und Bildlabels.

Die Trainingsdaten umfassen 1.000 Kategorien und 1,2 Millionen Bilder, die verpackt sind, damit sie leicht heruntergeladen werden können. Die Validierungs- und Testdaten sind nicht in den ImageNet-Trainingsdaten enthalten (Duplikate wurden entfernt).

Die Validierungs- und Testdaten bestehen aus 150.000 Fotos, die über Flickr und andere Suchmaschinen zusammengestellt und manuell mit Labels zum Vorhandensein oder Fehlen von 1.000 Objektkategorien versehen wurden. Die 1.000 Objektkategorien umfassen sowohl interne Knoten als auch Blattknoten von ImageNet, überschneiden sich aber nicht. Eine zufällige Teilmenge von 50.000 Bildern mit Labels wurde zusammen mit einer Liste der 1.000 Kategorien als Validierungsdaten veröffentlicht. Die verbleibenden Bilder werden zur Bewertung verwendet und wurden ohne Labels veröffentlicht.

Schritte zur Vorverarbeitung des vollständigen ImageNet-Datasets

Das vollständige ImageNet-Dataset wird in fünf Schritten zur Verwendung durch ein Modell für maschinelles Lernen vorbereitet:

Prüfen Sie, ob am Ziel für den Download ausreichend Speicherplatz vorhanden ist.
Richten Sie die Zielverzeichnisse ein.
Melden Sie sich auf der ImageNet-Website an und fordern Sie die Downloadberechtigung an.
Laden Sie das Dataset auf das lokale Laufwerk oder die Compute Engine-VM herunter.

Hinweis: Das Herunterladen des Imagenet-Datasets auf eine Compute Engine-VM dauert wesentlich länger als das Herunterladen auf den lokalen Computer (ca. 40 Stunden im Vergleich zu sieben Stunden). Wenn Sie das Dataset auf Ihren lokalen Computer herunterladen, müssen Sie die Dateien zur Vorverarbeitung auf eine Compute Engine-VM kopieren. Sie müssen die Dateien dann in Cloud Storage hochladen, bevor Sie sie zum Trainieren Ihres Modells verwenden. Das Kopieren der Trainings- und Validierungsdateien von Ihrem lokalen Computer auf die VM dauert etwa 13 Stunden. Es wird empfohlen, das Dataset auf eine VM herunterzuladen.
Führen Sie das Vorverarbeitungs- und Uploadskript aus.

Speicherplatzbedarf prüfen

Unabhängig davon, ob Sie das Dataset auf Ihren lokalen Computer oder eine Compute Engine-VM herunterladen, benötigen Sie am Ziel für den Download ungefähr 300 GB Speicherplatz. Auf einer VM können Sie mit dem Befehl df -ha den verfügbaren Speicher prüfen.

Die Kapazität des VM-Laufwerks lässt sich mit einer der folgenden Methoden erhöhen:

Geben Sie in der gcloud compute-Befehlszeile das Flag --disk-size zusammen mit der Größe in GB an, die Sie zuweisen möchten.
Folgen Sie der Compute Engine-Anleitung, um der VM ein Laufwerk hinzuzufügen.
- Setzen Sie die Option Beim Löschen der Instanz auf Laufwerk löschen, damit das Laufwerk entfernt wird, wenn Sie die VM entfernen.
- Notieren Sie sich den Pfad zu Ihrem neuen Laufwerk. Beispiel: /mnt/disks/mnt-dir.

Zielverzeichnisse einrichten

Richten Sie auf Ihrem lokalen Computer oder Ihrer Compute Engine-VM die Verzeichnisstruktur ein, in der die heruntergeladenen Daten gespeichert werden sollen.

Erstellen und exportieren Sie ein Basisverzeichnis für das ImageNet-Dataset.

Erstellen Sie ein Verzeichnis wie imagenet in Ihrem Basisverzeichnis auf Ihrem lokalen Computer oder Ihrer VM. Erstellen Sie unter diesem Verzeichnis zwei Unterverzeichnissen: train und validation. Exportieren Sie das Basisverzeichnis als IMAGENET_HOME:
```
export IMAGENET_HOME=~/imagenet
```

Registrieren und Berechtigung zum Herunterladen des Datasets anfordern

Registrieren Sie sich auf der Imagenet-Website. Sie können das Dataset erst herunterladen, wenn ImageNet Ihre Anmeldung bestätigt und Ihnen eine Bestätigungs-E-Mail gesendet hat. Wenn Sie die Bestätigungs-E-Mail nicht innerhalb weniger Tage erhalten, wenden Sie sich an den ImageNet-Support, um zu erfahren, warum Ihre Registrierung nicht bestätigt wurde. Sobald Ihre Registrierung bestätigt wurde, können Sie das Dataset herunterladen. Die Cloud TPU-Tutorials, die das ImageNet-Dataset verwenden, verwenden die Bilder aus der ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2012 (ILSVRC2012).

ImageNet-Dataset herunterladen

Wechseln Sie von der LSRVC 2012-Download-Website zum Abschnitt Images“ auf der rechten Seite und klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Trainingsbilder (Aufgabe 1 & ;2)“. URL zum Herunterladen des größten Teils des Trainings-Datasets Speichern Sie die URL.

Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Trainingsbilder (Aufgabe 3)“, um die URL für den zweiten Trainingssatz abzurufen. Speichern Sie die URL.

Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Validierungsbilder (alle Aufgaben)“, um die URL für das Validierungs-Dataset abzurufen. Speichern Sie die URL.

Wenn Sie die ImageNet-Dateien auf Ihren lokalen Computer herunterladen, müssen Sie die Verzeichnisse auf Ihrem lokalen Computer in das entsprechende Verzeichnis $IMAGENET_HOME auf Ihrer Compute Engine-VM kopieren. Das Kopieren des ImageNet-Datasets von einem lokalen Host auf Ihre VM dauert ungefähr 13 Stunden.

Mit dem folgenden Befehl werden die Dateien unter $IMAGENET_HOME auf Ihrem lokalen Computer in ~/imagenet auf Ihrer VM (username@vm-name) kopiert:
```
gcloud compute scp --recurse $IMAGENET_HOME username@vm-name:~/imagenet
```
Verwenden Sie unter $IMAGENET_HOME wget, um über die gespeicherten URLs die Trainings- und Validierungsdateien herunterzuladen.

Die Datei "Training images (Task 1 & 2)" ist der große Trainingsdatensatz. Sie beträgt 138 GB und wenn der Download auf eine Compute Engine-VM mit Cloud Shell erfolgt, dauert der Download ca. 40 Stunden. Wenn die Verbindung zwischen Cloud Shell und der VM unterbrochen wird, können Sie dem Befehl nohup voranstellen oder screen verwenden.
```
cd $IMAGENET_HOME \
nohup wget http://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/dd31405981ef5f776aa17412e1f0c112/ILSVRC2012_img_train.tar
```
Mit diesem Befehl laden Sie eine große TAR-Datei herunter: ILSVRC2012_img_train.tar.

Extrahieren Sie mit dem folgenden Befehl die einzelnen Trainingsverzeichnisse auf der VM aus $IMAGENET_HOME in das Verzeichnis $IMAGENET_HOME/train. Die Extraktion dauert 1 bis 3 Stunden.
```
tar xf ILSVRC2012_img_train.tar
```
Extrahieren Sie die einzelnen Trainings-Tar-Dateien im Verzeichnis $IMAGENET_HOME/train, wie im folgenden Skript gezeigt:
```
cd $IMAGENET_HOME/train

for f in *.tar; do
 d=`basename $f .tar`
 mkdir $d
 tar xf $f -C $d
done
```
Löschen Sie die TAR-Dateien, nachdem Sie sie extrahiert haben, um Speicherplatz freizugeben.

Die Datei "Training images (Task 3)" hat 728 MB und der Download dauert nur wenige Minuten. Es sind keine Vorkehrungen erforderlich, um das Trennen der Verbindung zu Cloud Shell zu vermeiden.

Wenn Sie diese Datei herunterladen, werden die einzelnen Trainingsverzeichnisse in das vorhandene Verzeichnis $IMAGENET_HOME/train extrahiert.
```
wget http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/dd31405981ef5f776aa17412e1f0c112/ILSVRC2012_img_train_t3.tar
```
Wenn Sie die Validierungsbilder (alle Aufgaben) herunterladen, wird die Cloud Shell möglicherweise getrennt. Sie können nohup oder den Bildschirm verwenden, um zu verhindern, dass Cloud Shell getrennt wird.
```
wget http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/dd31405981ef5f776aa17412e1f0c112/ILSVRC2012_img_val.tar
```
Dieser Download dauert etwa 30 Minuten. Wenn Sie diese Datei herunterladen, werden die einzelnen Validierungsverzeichnisse in das Verzeichnis $IMAGENET_HOME/validation extrahiert.

Wenn Sie die Validierungsdateien auf Ihren lokalen Computer heruntergeladen haben, müssen Sie das Verzeichnis $IMAGENET_HOME/validation auf Ihrem lokalen Computer in das Verzeichnis $IMAGENET_HOME/validation Ihrer Compute Engine-VM kopieren. Der Kopiervorgang dauert etwa 30 Minuten.

Laden Sie die Labeldatei herunter.
```
wget -O $IMAGENET_HOME/synset_labels.txt \
https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/master/research/inception/inception/data/imagenet_2012_validation_synset_labels.txt
```
Wenn Sie die Labeldatei auf Ihren lokalen Computer heruntergeladen haben, müssen Sie sie in das Verzeichnis $IMAGENET_HOME auf Ihrem lokalen Computer in $IMAGENET_HOME kopieren, das sich auf Ihrer Compute Engine-VM befindet. Dieser Kopiervorgang dauert einige Sekunden.

Die Namen der Trainingsunterverzeichnisse (z. B. n03062245) sind WordNet-IDs (wnid). Die ImageNet API zeigt die Zuordnung von WordNet-IDs zu den zugehörigen Validierungslabels in der Datei synset_labels.txt. Ein Synset ist in diesem Kontext eine optisch ähnliche Gruppe von Bildern.

ImageNet-Dataset verarbeiten und optional in Cloud Storage hochladen

Laden Sie aus GitHub das Skript imagenet_to_gcs.py herunter:

wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tpu/master/tools/datasets/imagenet_to_gcs.py

Wenn Sie das Dataset in Cloud Storage hochladen, geben Sie den Standort des Storage-Buckets an, in den das ImageNet-Dataset hochgeladen werden soll:
```
export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
```
Wenn Sie das Dataset auf Ihren lokalen Computer oder Ihre lokale VM hochladen, geben Sie ein Datenverzeichnis zum Speichern des Datasets an:
```
(vm)$ export DATA_DIR=$IMAGENET_HOME/dataset-directory
```
Führen Sie das Skript aus, um das unformatierte Dataset als TFRecords vorzuverarbeiten, und verwenden Sie den folgenden Befehl, um es in Cloud Storage hochzuladen:

Hinweis: Wenn Sie nicht in Cloud Storage hochladen möchten, geben Sie --nogcs_upload als weiteren Parameter an und lassen die Parameter --project und --gcs_output_path unverändert.
```
 python3 imagenet_to_gcs.py \
  --project=$PROJECT \
  --gcs_output_path=$STORAGE_BUCKET  \
  --raw_data_dir=$IMAGENET_HOME \
  --local_scratch_dir=$IMAGENET_HOME/tf_records
```

Das Skript generiert eine Reihe von Verzeichnissen (sowohl für das Training als auch für die Validierung) im folgenden Format:

${DATA_DIR}/train-00000-of-01024
${DATA_DIR}/train-00001-of-01024
 ...
${DATA_DIR}/train-01023-of-01024

und

${DATA_DIR}/validation-00000-of-00128
S{DATA_DIR}/validation-00001-of-00128
 ...
${DATA_DIR}/validation-00127-of-00128

Nachdem die Daten in Ihren Cloud-Bucket hochgeladen wurden, führen Sie Ihr Modell aus und legen Sie --data_dir=${DATA_DIR} fest.