PyTorch DataLoader

Gute Arbeit bei der Definition der Dataset-Klasse! Das WaterDataset, das du gerade erstellt hast, steht dir nun zur Verfügung.

Der nächste Schritt bei der Vorbereitung der Trainingsdaten ist das Einrichten eines DataLoader. Ein PyTorch DataLoader kann aus einem Dataset erstellt werden, um Daten zu laden, in Batches aufzuteilen und bei Bedarf Transformationen an den Daten durchzuführen. Dann liefert er eine Datenstichprobe, die zum Training bereit ist.

In dieser Aufgabe wirst du einen DataLoader basierend auf dem WaterDataset erstellen. Die DataLoader-Klasse, die du benötigst, wurde bereits aus torch.utils.data für dich importiert. Los geht’s!

Diese Übung ist Teil des Kurses

Deep Learning mit PyTorch für Fortgeschrittene

Anleitung zur Übung

Erstelle eine Instanz von WaterDataset aus water_train.csv und weise sie dataset_train zu.
Erstelle dataloader_train basierend auf dataset_train mit einer Batch-Größe von zwei und mische die Stichproben.
Hole einen Batch von Features und Labels aus dem DataLoader und gib sie aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create an instance of the WaterDataset
dataset_train = ____(____)

# Create a DataLoader based on dataset_train
dataloader_train = ____(
    ____,
    batch_size=____,
    shuffle=____,
)

# Get a batch of features and labels
features, labels = ____
print(features, labels)

Code bearbeiten und ausführen

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Deep Learning mit PyTorch für Fortgeschrittene

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.8+

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Lerne, wie du neuronale Netze auf robuste Weise trainierst. In diesem Kapitel wirst du objektorientierte Programmierung verwenden, um PyTorch-Datensätze und -Modelle zu definieren und dein Wissen über das Training und die Auswertung neuronaler Netze aufzufrischen. Du wirst außerdem verschiedene Optimierer kennenlernen und dich schließlich mit verschiedenen Techniken vertraut machen, die dabei helfen, die beim Training neuronaler Netze so häufig auftretenden Probleme instabiler Gradienten zu minimieren.

Exercise 1: PyTorch und objektorientierte Programmierung Exercise 2: PyTorch-Dataset Exercise 3: PyTorch DataLoader

Aktuelle Übung

Exercise 4: PyTorch-Modell Exercise 5: Optimierer, Training und Bewertung Exercise 6: Trainingsschleife Exercise 7: Optimizer Exercise 8: Modellevaluierung Exercise 9: Verschwindende und explodierende Gradienten Exercise 10: Initialisierung und Aktivierung Exercise 11: Aktivierungen: ReLU vs. ELU Exercise 12: Batch-Normalisierung

Trainiere neuronale Netze zur Lösung von Bildklassifizierungsaufgaben. In diesem Kapitel lernst du, wie du Bilddaten in PyTorch verarbeitest und machst dich mit Convolutional Neural Networks (CNNs) vertraut. Du übst das Training und die Auswertung eines Bildklassifikators und lernst dabei, wie du die Modellleistung durch Data Augmentation verbessern kannst.

Exercise 1: Bildverarbeitung mit PyTorch Exercise 2: Bilddatensatz Exercise 3: Data Augmentation Exercise 4: Data Augmentation in PyTorch Exercise 5: Convolutional Neural Networks Exercise 6: Die Faltungsschicht Exercise 7: Aufbau von Convolutional Networks Exercise 8: Training von Bildklassifikatoren Exercise 9: Augmentierungen auswählen Exercise 10: Datensatz mit Augmentierungen Exercise 11: Trainingsschleife für Bildklassifikator Exercise 12: Bewertung von Bildklassifikatoren Exercise 13: Evaluierung von Multi-Klassen-Modellen Exercise 14: Analyse der Metriken pro Klasse

Erstelle und trainiere rekurrente neuronale Netze (RNNs) zur Verarbeitung sequenzieller Daten wie Zeitreihen, Text oder Audio. Du lernst die zwei beliebtesten rekurrenten Architekturen kennen: Long-Short Term Memory (LSTM) und Gated Recurrent Unit (GRU), sowie die Vorbereitung sequenzieller Daten für das Modelltraining. Du wirst deine Fähigkeiten üben, indem du ein rekurrentes Modell für die Vorhersage des Stromverbrauchs trainierst und auswertest.

Exercise 1: Sequenzverarbeitung mit PyTorch Exercise 2: Sequenzen generieren Exercise 3: Sequentielles Dataset Exercise 4: Rekurrente neuronale Netze Exercise 5: Sequenzielle Architekturen Exercise 6: Ein Vorhersagemodell mit RNN erstellen Exercise 7: LSTM- und GRU-Zellen Exercise 8: RNN vs. LSTM vs. GRU Exercise 9: LSTM-Netz Exercise 10: GRU-Netz Exercise 11: Training und Auswertung von RNNs Exercise 12: RNN-Trainingsschleife Exercise 13: Prognosemodelle evaluieren

Entwickle Multi-Input- und Multi-Output-Modelle und lerne, wie sie Aufgaben bewältigen können, die mehr als einen Input benötigen oder mehrere Outputs generieren. Du wirst lernen, wie du diese Modelle mit PyTorch entwickelst und trainierst, und dich mit dem wichtigen Thema der Verlustgewichtung in Multi-Output-Modellen beschäftigen. Dabei geht es darum zu verstehen, wie man die Bedeutung verschiedener Aufgaben ausbalanciert, wenn ein Modell mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen soll.

Exercise 1: Multi-Input-Modelle Exercise 2: Datensatz mit zwei Inputs Exercise 3: Modell mit zwei Inputs Exercise 4: Training eines Modells mit zwei Inputs Exercise 5: Multi-Output-Modelle Exercise 6: Dataset und DataLoader mit zwei Outputs Exercise 7: Modellarchitektur mit zwei Outputs Exercise 8: Training von Multi-Output-Modellen Exercise 9: Bewertung von Multi-Output-Modellen und Gewichtung der Verlustfunktion Exercise 10: Evaluierung von Multi-Output-Modellen Exercise 11: Verlustgewichtung Exercise 12: Zusammenfassung