Začněte nyníZačněte zdarma

Fine-tuning CV modelu: příprava datasetu

V tomto cvičení připravíš Stanford Cars dataset pro trénování. Využiješ k tomu knihovnu datasets pro rozdělení datasetu a aplikování předprocesovacích transformací. Dataset obsahuje 8 000 označkovaných snímků 196 modelů aut:

příklad auta z datasetu

Dataset je načtený jako dataset. Transformace jsou pro tebe předem definované jako transforms a zahrnují renormalizaci a převod datových typů.

Toto cvičení je součástí kurzu

Multi-Modal Models with Hugging Face

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Rozděl dataset na trénovací a testovací část v poměru 80/20 pomocí metody .train_test_split().
  • Aplikuj transformace (transforms) na data_splits.
  • Vykresli augmentovaný obrázek z první sady hodnot pixelů v dataset_transformed.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Create a train/test split within the HF dataset
data_splits = ____(test_size=____, seed=42)

# Apply the transformations
dataset_transformed = ____

# Plot the transformed image
plt.imshow(dataset_transformed["train"][0]["____"].permute(1, 2, 0))
plt.show()
Upravit a spustit kód