この記事を読むべき人

簡単に言えば、cifar10を画像として保存して使いたい人。
pytorchとかkerasとかでダウンロードしてチュートリアルはできるけど、凝ったことをするために画像として保存しつつ、色々いじいじしたい人向け。

意外とドンピシャなコードが落ちてないので、備忘録も兼ねて記載。

コード全体

main.py

import os
import tarfile
import requests
import pickle
import joblib
from PIL import Image
import numpy as np
import tqdm


# Download the tar.gz file
def download_cifar10(save_dir):
    url = "https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz"
    header = requests.head(url).headers
    size = int(header["Content-Length"])
    with open(os.path.join(save_dir, "cifar-10-python.tar.gz"), "wb") as f:
        pbar = tqdm.tqdm(total=size, unit="B", unit_scale=True)
        for chunk in requests.get(url, stream=True).iter_content(chunk_size=1024):
            ff = f.write(chunk)
            pbar.update(len(chunk))
        pbar.close()


# Unpickle the file
def unpickle(file):
    with open(file, "rb") as f:
        dict = pickle.load(f, encoding="bytes")
    return dict


# Save cifar10 image
def save_image(label, data, fname, type="train"):
    img = data.reshape(3, 32, 32)
    img = np.transpose(img, (1, 2, 0))
    pil_img = Image.fromarray(img)
    dir = f"./data/cifar-10/{type}/{label}"
    os.makedirs(dir, exist_ok=True)
    pil_img.save(f"{dir}/{fname.decode('utf-8')}")


save_dir = "./data"
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
print(f"Process start: save directory={save_dir}")

print("Download the CIFAR10.")
if not os.path.isfile(os.path.join(save_dir, "cifar-10-python.tar.gz")):
    download_cifar10(save_dir)

print("Extract tar.gz.")
with tarfile.open(os.path.join(save_dir, "cifar-10-python.tar.gz"), "r:gz") as tar:
    tar.extractall(path=save_dir)

print("Save the training data as png.")
for i in range(5):
    unp = unpickle(os.path.join(save_dir, f"cifar-10-batches-py/data_batch_{i+1}"))
    joblib.Parallel(n_jobs=-1)(
        joblib.delayed(save_image)(label, data, filename)
        for label, data, filename in zip(
            unp[b"labels"], unp[b"data"], unp[b"filenames"]
        )
    )

print("Save the test data as png.")
unp = unpickle(os.path.join(save_dir, "cifar-10-batches-py/test_batch"))
joblib.Parallel(n_jobs=-1)(
    joblib.delayed(save_image)(label, data, filename, "test")
    for label, data, filename in zip(unp[b"labels"], unp[b"data"], unp[b"filenames"])
)

print("Done.")

実行結果

実行すると、スクリプトと同階層にdataフォルダが作られて、tar.gzがダウンロードされて、展開されて、画像として保存されます。

Process start: save directory=./data
Download the CIFAR10.
100%|██████| 170M/170M [00:27<00:00, 6.19MB/s]
Extract tar.gz.
Save the training data as png.
Save the test data as png.
Done.

以上。