[DL Hacks]CelebAをNumPyで保存してみた
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2018/09/10 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/hacks/
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[DL Hacks]CelebAをNumPyで保存してみた
- 2. CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 香港中文大学（マルチメディア研究室）の大規模な顔属性のデータセット http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html 論文 https://arxiv.org/abs/1411.7766 178x218ピクセル、202599枚のjpeg画像（RGB） ファイルサイズ合計 1.743GB
- 3. 顔の属性 list_attr_celeba.csv 000001.jpg -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 以下略（1と-1の2値、40属性） ・・・ 202599.jpg -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 以下略 属性は全部で40 （正値は1、負値は-1) 1 : 5_o_Clock_Shadow （無精髭） 2 : Arched_Eyebrows （アーチ型の眉） 3 : Attractive （魅力的） ... 40: Young （若い） 論文には顔属性の識別手法と精度も書かれてます
- 4. 画像ファイルの読み込み DeepLearningで画像を学習するためには、Pillow(PIL)やOpenCVなどで画像 を読み込みNumPy配列に変換する必要があります。 ファイル名は000001から始まり規則的なのでリスト作成・画像読み込みなどは 簡単にできます。 また顔属性ラベルの list_attr_celeba.csvは numpy.loadtxt()で読み込めます。 問題は処理時間で・・・ Core i7 メモリ32GB（スワップメモリ64GB）のPCでHDD上の202599枚の画像 を読み込み、NumPy配列に変換すると1929.6秒（約32分）かかりました。 時間をかけデータセットを読み込んだのだから、そのまま保存して活用したい！
- 5. 保存するNumPy配列 保存するNumPy配列は178x218ピクセルのRGB画像 202599枚をtrain_x とし print(train_x.shape) (202599, 218, 178, 3) データ型は numpy.uint8 （8ビット符号なし整数）で保存します CSVの属性値（-1，1）を（0，1）に変えた2値の40属性、202599行のNumPy配列をtrain_ｙとし print(train_ｙ.shape) (202599, 40) ｔrain_xとtrain_ｙを1枚のファイルに保存します。 train_xとtrain_ｙのメモリ使用量は sys.getsizeof(train_x) 23584954932 (23.584GB) sys.getsizeof(train_y) 8104072 (8.1MB) CelebA 202599枚jpegファイルサイズの合計は 1.743GBでしたので、NumPy配列にすることで13.5倍の容量になります。 ※この容量だとPCのメモリ、スワップメモリに注意してないとエラーやフリーズします! （Linuxなら free -m で確認）
- 6. pickle VS numpy.savez PythonでNumPy配列をbinary保存するため ● Pickle ● numpy.savez（非圧縮、複数） ● numpy.savez_compressed（圧縮、複数） を使って比較しました。 HDD上にファイルを保存する時間、保存したファイルを読み込む時間、保存した ファイルサイズを計測しました。
- 7. pickleでsaveとload #保存（python3.4以上） #LT説明用の簡略コード import pickle train_xy = train_x,train_y with open("save_filename", 'wb') as f: pickle.dump(train_xy , f ,protocol=4) # ← protocolが小さいとメモリエラーになる #読み込み import pickle with open("save_filename", 'rb') as ｆ: train_xy = pickle.load（f） train_x = train_xy[0] train_y = train_xy[1] print(train_x.shape) (202599, 218, 178, 3) print(train_y.shape) (202599, 40)
- 8. numpy.savez()で非圧縮保存とload #保存 import numpy as np np.savez("save_filename", train_x=train_x, train_y=train_y) #読み込み import numpy as np with np.load("save_filename.npz") as data: train_x = data[train_x] train_y = data[train_y] print(train_x.shape) (202599, 218, 178, 3) print(train_y.shape) (202599, 40)
- 9. numpy.savez_compressed()で圧縮保存とload #保存 import numpy as np np.savez_compressed("save_filename", train_x=train_x, train_y=train_y) #読み込み import numpy as np with np.load("save_filename.npz") as data: train_x = data[train_x] train_y = data[train_y] print(train_x.shape) (202599, 218, 178, 3) print(train_y.shape) (202599, 40)
- 10. ファイル保存の比較 保存（sec） 読み込み（sec） 作成ファイルサイズ pickle 247.522 153.720 23593058963 (23.593GB) np.savez 102.856 107.335 23593059354 (23.593GB) np.savez_compressed 553.789 114.486 15798570036 (15.798GB) 元の2つのNumPy配列の使用メモリサイズは合計で 2359305900 (23.593GB) 時間計測は5回平均 時間がかかる作成保存は最初の1回だけなので、 私はファイルサイズが小さい np.savez_compressedを使ってます。
- 11. NumPyで検索・抽出 属性ラベルも一緒に保存したので、CelebAから画像の検索・抽出を行ってみました。 検索するため train_yを転置します。 print(train_y.shape) (202599, 40) yt = train_y.transpose() print(yt.shape) (40, 202599) 検索は np.where() を使います ※各値は正負（1,0）の2値 Eyeglasses（メガネ yt[15]）、Wearing_Earrings(イヤリング着用 yt[34])、 Wearing_Necklace(ネックレス着用 yt[37]）、Young（若い yt[39])の Male(男性でなく女性は yt[20]==0) で条件（and）検索します。
- 12. NumPyの検索と抽出 index = np.where((yt[15] == 1) & (yt[34] == 1) & (yt[37] == 1) & (yt[39] == 1) & (yt[20] == 0)) print(len(index[0])) 64 条件に合致するインデックス64件を抽出しました。 print(index[0]) [672 7016 7413 8059 ...] 抽出したインデックスから該当画像データは train_x[672], train_x[7016]...などです。 train_x[672] train_x[7016]