Začněte nyníZačněte zdarma

Dataset obrázků

Začneme tím, že vytvoříme Torch Dataset obrázků. Použiješ ho k prozkoumání dat a později k jejich předávání do modelu.

Trénovací data pro úlohu klasifikace oblaků jsou uložena v následující adresářové struktuře:

clouds_train
  - cirriform clouds
    - 539cd1c356e9c14749988a12fdf6c515.jpg
    - ...
  - clear sky
  - cumulonimbus clouds
  - cumulus clouds
  - high cumuliform clouds
  - stratiform clouds
  - stratocumulus clouds

Ve složce clouds_train je sedm podsložek, každá odpovídá jednomu typu oblaku (nebo jasné obloze). V každé z těchto podsložek jsou uloženy příslušné soubory obrázků.

Následující importy už jsou za tebe hotové:

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision import transforms

Toto cvičení je součástí kurzu

Intermediate Deep Learning with PyTorch

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Sestav dvě transformace – první převede obrázek na tensor, druhá změní jeho rozměry na 128 × 128 – a přiřaď je do proměnné train_transforms.
  • Pomocí ImageFolder definuj dataset_train: předej mu cestu k datům ("clouds_train") a transformace, které jsi právě definoval/a.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Compose transformations
train_transforms = ____([
    transforms.____,
    transforms.____,
])

# Create Dataset using ImageFolder
dataset_train = ____(
    ____,
    transform=____,
)
Upravit a spustit kód