pytorch dataloader 예제

이 기사에서는 텍스트 파일을 처리하기위한 데이터 집합을 만드는 목적과 특정 작업에 대한 파이프 라인을 최적화하는 방법에 대해 처음부터 PyTorch 데이터 집합 개체를 탐색 할 것입니다. 먼저 장난감 예제를 사용하여 Dataset 유틸리티의 기본 을 숙고하고 실제 작업까지 작업합니다. 특히, 엘더 스크롤(TES) 시리즈, 해당 문자 이름의 인종 및 이름의 성별을 하나의 핫 텐서로 제공하는 파이프라인을 만들려고 합니다. 내 웹 사이트에서이 데이터 집합을 찾을 수 있습니다. 이미지의 높이와 너비가 같으면 대상 크기를 직접 할당하고 Pytorch의 transformsize() 함수를 사용하여 이미지 크기를 조정하고 마지막으로 이미지를 반환합니다. 멀티 GPU 사용에 대한 참고 사항. 다중 gpu가 Pytorch 데이터 로더와 함께 사용되는 방식은 배치를 모든 GPU 간에 균등하게 나누려고 한다는 것입니다. 따라서 가지고있는 GPU의 양보다 적은 배치 크기를 사용하는 경우 모든 GPU를 활용할 수 없습니다. 이 자습서에서는 데이터 집합, 변환 및 데이터 로더를 작성하고 사용하는 방법을 설명했습니다. 토치비전 패키지는 몇 가지 일반적인 데이터 세트 및 변환을 제공합니다.

사용자 지정 클래스를 작성할 필요가 없을 수도 있습니다. 토치비전에서 사용할 수 있는 보다 일반적인 데이터 집합 중 하나는 ImageFolder입니다. 이미지가 다음과 같은 방식으로 구성되어 있다고 가정합니다: 팬더가 있는 csv의 일부 데이터를 읽고 싶다고 가정해 보겠습니다. 첫 번째 예는 다음과 같은 csv 파일을 갖는 것입니다 (헤더없이, 비록 실제로는 중요하지 않지만), 파일 이름, label (클래스) 및 추가 작업 표시기가 포함되어 있으며이 추가 작업 플래그에 따라 이미지에서 몇 가지 작업을 수행합니다. PyTorch의 random_split() 메서드는 교육 유효성 검사 분할을 쉽고 친숙한 방법으로 수행할 수 있습니다. 이 예제에서는 두 섹션으로 구성한 학습 데이터 집합이 아니라 전체 데이터 집합에 적용해야 합니다. 이 같은 PyTorch repo에 몇 가지 공식 사용자 정의 데이터 집합 예제가 있지만 그들은 여전히 초보자에게 약간 모호한 것처럼 보였기 때문에 완전히 사용자 정의 된 데이터 집합이 필요한 것을 정확히 이해하는 데 시간을 보내야했습니다. 당신에게 페이지의 bajillion을 통해 가는 문제를 저장하려면, 여기에 Pytorch 데이터 세트의 기초를 작성하기로 결정했다. 주제는 다음과 같습니다. 데이터 로더는 이러한 모든 기능을 제공하는 이터레이터입니다. 여기서 `개미`, `꿀벌` 등은 클래스 라벨입니다.

마찬가지로 PIL에서 작동하는 일반 변환입니다. RandomHorizontalFlip, 배율 과 같은 이미지도 사용할 수 있습니다. 이 메서드는 다음과 같은 데이터 로더를 작성하는 데 사용할 수 있습니다 ID.pt. 코드는 멀티코어 친화적이도록 설계되었기 때문에 데이터 생성이 학습 프로세스에서 병목 현상이 발생할 염려 없이 더 복잡한 작업(예: 원본 파일의 계산)을 수행할 수 있습니다. utkuozbulak/ pytorch-사용자 정의 데이터 집합 예제에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? 교육 코드가 있는 예제는 학습 학습 이전 자습서를 참조하십시오. 여가 시간을 찾을 때마다 이 리포지토리를 계속 업데이트합니다. 아래는 내가 포함 할 계획 물건중 일부입니다. 다른 특정 예제를 보고 싶은지 알려주십시오. 개인적으로 데이터 집합이 데이터 집합 클래스 외부에 변환되는 것을 좋아하지 않습니다 (위의 (1 참조).