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. Скачать видео с YouTube
  2. Ускорение кода с помощью векторизации
  3. Использование функции enumerate()
  4. Аннотации типов в Python
  5. Метод join() для объединения элементов строки
  6. Виртуальные среды в Python
  7. Просмотр внешнего файла в Python
  8. Удаление первого элемента списка
  9. Метод сравнения объектов в Python
  10. Списки в Python: основы
  11. Codecademy в Telegram
  12. Метод gt в Python
  13. Методы работы со строками в Python
  14. Метод remove() для удаления элемента из списка
  15. Оптимизация строк в Python
  16. Работа с Path в Python
  17. Работа с OpenCV
  18. Оператор «or» в Python
  19. Непрерывная проверка в Python
  20. Форматирование данных с помощью pprint
  21. Форматирование строк в Python.
  22. Работа с deque из collections
  23. Поиск кода
  24. Переопределение метода sub
  25. Python: отсутствие точек с запятыми
  26. Форматирование строк в Python
  27. Печать комбинаций в Python с Itertools
  28. Метод rename() для переименования файлов и каталогов
  29. Методы в Python
  30. Работа с базами данных SQLite
  31. Конвертация изображений в PDF
  32. Метод lt для сортировки объектов
  33. Работа с itertools
  34. Аннотации типов в Python
  35. Профилирование с cProfile
  36. Генератор бросков кубиков
  37. Работа с collections.Counter
  38. Регистрация на курсы SF Education
  39. Компиляция регулярных выражений
  40. Установка Python3.7 и PIP
  41. Подсчет частоты элементов с Counter
  42. Присоединение элементов коллекции
  43. Управление экспортом элементов
  44. Оператор «is not» в Python
  45. Обмен значений переменных в Python
  46. Изменение регистра данных
  47. Итерация по коллекции в Python
  48. Официальный канал Python в Telegram
  49. Преобразование текста в речь с Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний