Das 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 Zeitaufwand reduzieren, der normalerweise mit der Verwendung der gesamten ImageNet-Datenbank verbunden ist.

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:

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

  5. 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 ctpu up-Befehlszeile das Flag --disk-size-gb 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 Unterverzeichnisse: 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. Rufen Sie die Website für den Download auf, um sich zu registrieren.

ImageNet-Dataset herunterladen

  1. Wechseln Sie von der Download-Website zum Abschnitt "Images" auf der Seite und klicken Sie mit der rechten Maustaste auf "Trainingsbilder (Aufgabe 1 und 2)". Dadurch erhalten Sie die URL, die zum Download des größten Teils des Trainings-Datasets erforderlich ist. 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 den Validierungsdatensatz abzurufen. Speichern Sie die URL.

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

    Mit dem folgenden Befehl werden beispielsweise alle Dateien unter $IMAGENET_HOME von Ihrem lokalen Computer auf die VM kopiert, auf der die Shell-Eingabeaufforderung username@vm-name angezeigt wird:

    gcloud compute scp --recurse $IMAGENET_HOME username@vm-name:~/imagenet
    
  2. 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. Die Größe beträgt 138 GB. Wenn Sie den Download auf eine Compute Engine-VM über Cloud Shell durchführen, beträgt die Zeit für den Download ungefähr 40 Stunden. Für diese besonders große Datei können Sie dem Befehl nohup voranstellen oder screen verwenden, um zu verhindern, dass der Download beendet wird, wenn die Verbindung von Cloud Shell getrennt wird.

    cd $IMAGENET_HOME \
    nohup wget http://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/dd31405981ef5f776aa17412e1f0c112/ILSVRC2012_img_train.tar
    

    Dadurch wird eine große TAR-Datei heruntergeladen: 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
    

    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
    

    Die Datei "Validation images (all tasks)" hat 6 GB. Daher können Sie nohup oder screen verwenden, um zu verhindern, dass der Download beim Trennen der Verbindung zu Cloud Shell beendet 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. Dies dauert nur wenige Sekunden.

    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 Zusammenhang eine visuell ähnliche Gruppe von Bildern.

ImageNet-Dataset verarbeiten und optional in Cloud Storage hochladen

  1. 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
    
  2. 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
    
  3. Wenn Sie das Dataset in Cloud Storage hochladen, geben Sie ein Datenverzeichnis für den Storage-Bucket an, in dem das Dataset gespeichert werden soll:

    (vm)$ export DATA_DIR=$STORAGE_BUCKET/dataset-directory
    
  4. Führen Sie das Skript aus, um das unformatierte Dataset als TFRecords vorzuverarbeiten, und verwenden Sie den folgenden Befehl, um es in Cloud Storage hochzuladen:

     python3 imagenet_to_gcs.py \
      --project=$PROJECT \
      --gcs_output_path=$DATA_DIR  \
      --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 den Cloud-Bucket hochgeladen wurden, führen Sie das Modell aus und legen Sie --data_dir=${DATA_DIR} fest.