Aumento de datos en PyTorch

Incluyamos el aumento de datos en tu conjunto de datos e inspeccionemos visualmente algunas imágenes para asegurarnos de que se aplican las transformaciones deseadas.

En primer lugar, añadirás las transformaciones de aumento a train_transforms. Utilicemos un giro horizontal aleatorio y una rotación con un ángulo aleatorio entre 0 y 45 grados. El código que sigue para crear el conjunto de datos y el DataLoader es exactamente el mismo que antes. Por último, remodelarás la imagen y la mostrarás para ver si las nuevas transformaciones de aumento son visibles.

Se han convocado para ti todas las importaciones que necesitas:

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt

Es hora de aumentar algunas fotos de nubes.

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Aprendizaje profundo intermedio con PyTorch

Instrucciones del ejercicio

Añade dos transformaciones más a train_transforms para realizar un volteo horizontal aleatorio y luego una rotación con un ángulo aleatorio entre 0 y 45 grados.
Remodela el tensor image del DataLoader para que sea adecuado para su visualización.
Muestra la imagen.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

train_transforms = transforms.Compose([
    # Add horizontal flip and rotation
    ____,
    ____,
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Resize((128, 128)),
])

dataset_train = ImageFolder(
  "clouds_train",
  transform=train_transforms,
)

dataloader_train = DataLoader(
  dataset_train, shuffle=True, batch_size=1
)

image, label = next(iter(dataloader_train))
# Reshape the image tensor
image = image.____.____(____, ____, ____) 
# Display the image
____
plt.show()

Editar y ejecutar código

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Aprende a entrenar redes neuronales con calidad. En este capítulo, utilizarás la programación orientada a objetos para definir conjuntos de datos y modelos PyTorch y actualizarás tus conocimientos sobre el entrenamiento y la evaluación de redes neuronales. También te familiarizarás con distintos optimizadores y, por último, te familiarizarás con diversas técnicas que ayudan a mitigar los problemas de gradientes inestables tan omnipresentes en el entrenamiento de redes neuronales.

Exercise 1: PyTorch y la programación orientada a objetos Exercise 2: Conjunto de datos PyTorch Exercise 3: DataLoader PyTorch Exercise 4: Modelo PyTorch Exercise 5: Optimizadores, formación y evaluación Exercise 6: Bucle de entrenamiento Exercise 7: Optimizadores Exercise 8: Evaluación del modelo Exercise 9: Desvanecimiento y explosión de gradientes Exercise 10: Inicialización y activación Exercise 11: Activaciones: ReLU frente a ELU Exercise 12: Normalización por lotes

Entrena redes neuronales para resolver tareas de clasificación de imágenes. En este capítulo, aprenderás a manejar datos de imágenes en PyTorch y a familiarizarte con las redes neuronales convolucionales (CNN). Practicarás el entrenamiento y la evaluación de un clasificador de imágenes mientras aprendes cómo mejorar el rendimiento del modelo con el aumento de datos.

Exercise 1: Manipulación de imágenes con PyTorch Exercise 2: Conjunto de datos de imágenes Exercise 3: Aumento de datos Exercise 4: Aumento de datos en PyTorch

Ejercicio actual

Exercise 5: Redes neuronales convolucionales Exercise 6: La capa convolucional Exercise 7: Construcción de redes convolucionales Exercise 8: Entrenamiento de clasificadores de imágenes Exercise 9: Elección de los aumentos Exercise 10: Conjunto de datos con aumentos Exercise 11: Bucle de entrenamiento del clasificador de imágenes Exercise 12: Evaluación de clasificadores de imágenes Exercise 13: Evaluación de modelos multiclase Exercise 14: Análisis de las métricas por clase

Construye y entrena redes neuronales recurrentes (RNN) para procesar datos secuenciales como series temporales, texto o audio. Aprenderás sobre las dos arquitecturas recurrentes más populares, las redes de memoria a corto plazo (LSTM) y de unidad recurrente controlada (GRU), así como a preparar datos secuenciales para el entrenamiento del modelo. Practicarás tus habilidades entrenando y evaluando un modelo recurrente para predecir el consumo de electricidad.

Exercise 1: Manejo de secuencias con PyTorch Exercise 2: Generación de secuencias Exercise 3: Conjunto de datos secuenciales Exercise 4: Redes neuronales recurrentes Exercise 5: Arquitecturas secuenciales Exercise 6: Construcción de una previsión RNN Exercise 7: Celdas LSTM y GRU Exercise 8: RNN frente a LSTM frente a GRU Exercise 9: Red LSTM Exercise 10: Red GRU Exercise 11: Formación y evaluación de RNN Exercise 12: Bucle de entrenamiento de RNN Exercise 13: Evaluación de los modelos de previsión

Construye modelos multientrada y multisalida y demuestra cómo pueden manejar tareas que requieran más de una entrada o generen múltiples salidas. Vas a explorar cómo diseñar y entrenar estos modelos con PyTorch y profundizarás en el tema crucial de la ponderación de las pérdidas en los modelos multisalida. Esto implica comprender cómo equilibrar la importancia de las distintas tareas cuando se entrena a un modelo para que realice varias tareas simultáneamente.

Exercise 1: Modelos multientrada Exercise 2: Conjunto de datos de dos entradas Exercise 3: Modelo de dos entradas Exercise 4: Entrenamiento del modelo de dos entradas Exercise 5: Modelos multisalida Exercise 6: Conjunto de datos de dos salidas y DataLoader Exercise 7: Arquitectura del modelo de dos salidas Exercise 8: Entrenamiento de modelos multisalida Exercise 9: Evaluación de modelos multisalida y ponderación de pérdidas Exercise 10: Evaluación del modelo multisalida Exercise 11: Pérdida de peso Exercise 12: Resumen