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.
Другие уроки курса "Python"
- Документирование функций в Python
- Декораторы в Python
- Фильтрация последовательности
- Работа с collections в Python.
- Принципы LSP и ISP в Python
- Метод rpow в Python
- Разделение строки на подстроки в Python
- Инициализация объекта
- Методы shutil для работы с файлами
- Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
- Отправка поздравлений по дню рождения
- Определение основы слова с showballstemmer
- Добавление кнопки в tkinter
- Синхронизация потоков с time.sleep()
- Виртуальные среды в Python
- Метод get() для словарей
- Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
- Протокол управления контекстом
- Функция enumerate() в Python
- Аннотации типов в Python
- Удаление falsy-значений из списка с помощью filter
- Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
- Поиск анаграмм с Counter
- Уникальные значения из списка
- Работа со строками в Python
- Установка и использование Logzero
- Разрешение имен в Python
- Работа с PosixPath() в Python
- Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
- Инверсия списка и строки
- Создание графики с черепахой
- Обновление и получение данных в SQLite
- Объединение Python и Shell
- Объединение списков в строку
- Оператор «and» в Python
- Pretty-printing JSON в Python
- Списковые включения в Python
- Использование type hints
- Генераторные функции в Python
- Преобразование списков в словарь
- Метод округления чисел
- Функция zip() в Python
- Избегание изменяемых аргументов
- %pinfo: получение информации об объекте
- Метод radd для пользовательских чисел















