Preprocesa conjuntos de datos de imágenes

Estás desarrollando un sistema de agricultura de precisión para ayudar a agricultores a monitorizar la salud de los cultivos, usando un modelo transformer preentrenado que luego podrás afinar con imágenes agrícolas. ¡Preprocesa el conjunto de datos usando AutoImageProcessor para prepararlo para el entrenamiento!

Algunos datos ya se han cargado:

La clase AutoImageProcessor se ha importado desde transformers.
model es igual a microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224.
Se ha definido un dataset de ejemplo, con una imagen de muestra cargada en la variable image.

Este ejercicio forma parte del curso

Entrenamiento eficiente de modelos de IA con PyTorch

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Instrucciones del ejercicio

Carga un procesador de imágenes preentrenado a partir del model predefinido.
Aplica el image_processor a todo el conjunto de datos mediante un mapeo.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Load a pre-trained image processor
image_processor = ____.____(model)

# Map the image_processor to the entire dataset
dataset = dataset.____(
    lambda examples: {
        "pixel_values": [
            image_processor(image, return_tensors="pt").pixel_values
            for image in examples["img"]
        ]
    },
    batched=True,
)
print(dataset[0]["img"])

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