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연습 문제

Jeu de données avec augmentations

Vous avez déjà construit le jeu de données d'images à partir de photos de nuages ainsi que le modèle convolutionnel pour classer différents types de nuages. Avant de l'entraîner, adaptons le jeu de données en ajoutant des augmentations qui pourraient améliorer les performances de classification du modèle.

Le code pour configurer le Dataset et le DataLoader est déjà prêt pour vous et devrait vous sembler familier. Votre tâche est de définir la composition des transformations qui seront appliquées aux images d'entrée au moment de leur chargement.

Notez qu'auparavant vous redimensionniez les images en 128 par 128 pour un affichage soigné, mais maintenant vous utiliserez des images plus petites pour accélérer l'entraînement. Comme vous le verrez, 64 par 64 sera suffisant pour que le modèle apprenne.

from torchvision import transforms a déjà été exécuté pour vous, allons-y !

지침

100 XP
  • Définissez train_transforms en composant cinq transformations : un retournement horizontal aléatoire, une rotation aléatoire (d'un angle de 0 à 45 degrés), un ajustement automatique du contraste aléatoire, la conversion en tenseur, et un redimensionnement à 64 par 64 pixels.