Курс Python → Работа с набором данных CIFAR10 в PyTorch

Для работы с наборами данных в PyTorch используются модули Dataset и DataLoader. Модуль Dataset представляет собой абстракцию, которая предоставляет доступ к данным, а модуль DataLoader используется для загрузки данных в модели PyTorch. В данном случае мы рассмотрим использование набора данных CIFAR10, который содержит изображения различных классов.

Для начала работы с набором данных CIFAR10 необходимо его загрузить. PyTorch уже содержит встроенные функции для загрузки популярных наборов данных, включая CIFAR10. После загрузки данных их необходимо предварительно обработать, например, провести нормализацию или преобразование изображений в тензоры. Для этого можно использовать функцию torchvision.transforms.


import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# Загрузка набора данных CIFAR10
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())

После предварительной обработки данных необходимо создать DataLoader, который будет загружать данные в модель батчами. DataLoader позволяет эффективно работать с большими объемами данных и автоматически разбивает данные на батчи, управляет перемешиванием и подгрузкой данных в память.


# Создание DataLoader
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

Теперь у вас есть готовые DataLoader для обучения и тестирования модели на наборе данных CIFAR10. Вы можете использовать их для итерации по данным в цикле обучения, передавая батчи данных в модель и вычисляя потери. Это позволит вам эффективно использовать набор данных и обучать модели глубокого обучения в PyTorch.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Flask — веб-фреймворк Python
  2. Метод title() в Python
  3. Выключение компьютера с помощью Python
  4. Курс Data Scientist в медицине
  5. Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
  6. Замена символов в Python
  7. Удаление первого элемента списка
  8. Декораторы в Python
  9. Переопределение метода __lshift__
  10. JMESPath в Python
  11. Обход словаря в Python
  12. Документация функции help() в Python
  13. Просмотр внешнего файла в Python
  14. Оптимизация памяти в Python
  15. Создание пустых функций и классов в Python
  16. Срезы в Python
  17. Перевод двоичного кода в целое число
  18. Метод add для класса Vector
  19. Python Calendar Usage
  20. Переопределение метода delitem в Python
  21. Регистрация на курсы SF Education
  22. Наиболее частотные элементы с помощью Counter
  23. Создание списка через итерацию
  24. Решение переменной Шредингера
  25. Нахождение пересечения множеств
  26. Запуск Python из интерпретатора
  27. Объединение списков с помощью zip
  28. Проекты на Python
  29. Создание словаря в Python
  30. Вставка переменных в шаблоны Flask
  31. Гибкие функции Python
  32. Основные функции и модули Python
  33. ChainMap.new_child() — добавление нового словаря
  34. Работа со случайными элементами
  35. Стать Python-разработчиком
  36. Поиск с библиотекой Google
  37. Группы исключений в Python
  38. Обмен значений переменных в Python
  39. Обработка StopIteration в Python
  40. Проверка памяти объекта
  41. Установка и использование Python-dateutil
  42. Сортировка с помощью параметра key
  43. Функция reduce() из модуля functools

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию