Prétraitement des ensembles d'images
Vous développez un système d'agriculture de précision pour aider les agriculteurs à contrôler la santé des cultures, à l'aide d'un modèle de transformateur pré-entraîné, que vous pouvez ensuite affiner sur des images agricoles. Prétraitez l'ensemble des données à l'aide de AutoImageProcessor pour préparer la formation !
Certaines données ont été préchargées :
- La classe
AutoImageProcessora été importée detransformers modelest égal àmicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224- Un exemple de
dataseta été défini, avec un exemple d'image chargé dans la variableimage
Cet exercice fait partie du cours
Entraînement efficace de modèles d'IA avec PyTorch
Instructions
- Chargez un processeur d'images pré-entraîné à partir de l'adresse prédéfinie
model. - Cartographiez le site
image_processorsur l'ensemble du jeu de données.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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"])