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Exercice

Utiliser DataLoader

La classe DataLoader est essentielle pour traiter efficacement de grands jeux de données. Elle accélère l'entraînement, optimise l'utilisation de la mémoire et stabilise les mises à jour du gradient, ce qui rend les modèles d'apprentissage profond plus performants.

Vous allez maintenant créer un DataLoader PyTorch à partir de dataset (de l'exercice précédent) et l'observer en action.

Instructions

100 XP
  • Importez le module requis.
  • Créez un DataLoader à partir de dataset, en définissant une taille de lot de deux et en activant le mélange aléatoire.
  • Itérez sur le DataLoader et affichez chaque lot d'entrées et d'étiquettes.