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. Работа с комплексными числами
  2. Удаление специальных символов с помощью re.sub
  3. Сериализация объектов в Python
  4. Работа со стеком в Python
  5. Реверс строки в Python
  6. Возвращение нескольких значений
  7. Типы возвращаемых значений в Python
  8. Управление импортом в Python
  9. Замена символов в строке
  10. Создание пользовательской коллекции в Python
  11. Итераторы с потерямиZIP
  12. ROT13 Шифр Цезаря в Python
  13. Работа с контекстным менеджером Pool
  14. Многоточие в Python
  15. Освобождение памяти в Python
  16. Работа с каталогами в Python
  17. Подписка на Kaspersky Team
  18. Работа с zip-архивами в Python
  19. Присоединение элементов коллекции
  20. Метод __complex__ в Python
  21. Прокачанный трейсинг ошибок
  22. Работа с итераторами в Python
  23. Создание функций с произвольным количеством аргументов
  24. globals и locals
  25. Получение обратного списка чисел
  26. Объединение словарей в Python 3.5+
  27. Dict Comprehension в Python
  28. Удаление URL-адресов в Python
  29. Сохранение и загрузка модели в PyTorch
  30. Непрерывная проверка в Python
  31. Именованные аргументы в Python
  32. Проверка строки на палиндром
  33. Форматирование строк в Python
  34. Логирование в Python
  35. Форматирование данных с помощью pprint
  36. Форматирование чисел в Python
  37. Progress с библиотекой tqdm
  38. Переменные класса и экземпляра
  39. Создание треугольника Паскаля
  40. Проверка наличия элемента в списке
  41. Цикл for в Python
  42. Оптимизация методов в Python 3.7
  43. Тестирование модели в PyTorch
  44. Исправление ошибки NameError
  45. Генерация случайных чисел в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию