DataLoader PyTorch

¡Buen trabajo! Has definido la clase de conjunto de datos. El WaterDataset que acabas de crear ya está disponible para que lo utilices.

El siguiente paso en la preparación de los datos de entrenamiento es configurar un DataLoader. Se puede crear un PyTorch DataLoader a partir de un Dataset para cargar datos, dividirlos en lotes y realizar transformaciones en los datos si se desea. A continuación, obtiene una muestra de datos lista para el entrenamiento.

En este ejercicio, debes construir un DataLoader basado en el WaterDataset. La clase DataLoader ya se ha importado para ti desde torch.utils.data. ¡Manos a la obra!

Este ejercicio forma parte del curso

Aprendizaje profundo intermedio con PyTorch

Instrucciones del ejercicio

Crea una instancia de WaterDataset a partir de water_train.csv y asígnala a dataset_train.
Crea dataloader_train basado en dataset_train, utiliza un tamaño de lote de dos y baraja las muestras.
Obtén un lote de características y etiquetas del DataLoader e imprímelas.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# 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)

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Aprendizaje profundo intermedio con PyTorch

IntermedioNivel de habilidad

4.8+

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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

Ejercicio actual

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 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