इमेज डेटासेट का प्रीप्रोसेस करें
आप किसानोँ को फ़सलों के स्वास्थ्य पर नज़र रखने में मदद करने के लिए एक प्रिसिजन एग्रीकल्चर सिस्टम बना रहे हैं. आप एक प्री-ट्रेंड ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल इस्तेमाल कर रहे हैं, जिसे आगे चलकर कृषि इमेजरी पर फाइन-ट्यून किया जा सकता है. ट्रेनिंग की तैयारी के लिए AutoImageProcessor का उपयोग करके डेटासेट को प्रीप्रोसेस करें!
कुछ डेटा पहले से लोड है:
transformersसेAutoImageProcessorक्लास इम्पोर्ट किया गया हैmodelकी वैल्यूmicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224है- एक सैंपल
datasetपरिभाषित है, और एक सैंपल इमेज वैरिएबलimageमें लोड की गई है
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
PyTorch के साथ कुशल AI मॉडल प्रशिक्षण
अभ्यास निर्देश
- प्री-डिफाइंड
modelसे एक प्री-ट्रेंड इमेज प्रोसेसर लोड करें. - पूरे डेटासेट पर
image_processorको map करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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"])