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इमेज डेटासेट

आइए इमेज का एक Torch Dataset बनाकर शुरू करते हैं. आप इसका उपयोग डेटा एक्सप्लोर करने के लिए करेंगे और आगे चलकर इसे मॉडल में फीड करेंगे.

क्लाउड क्लासिफिकेशन टास्क के लिए training डेटा निम्न डायरेक्टरी स्ट्रक्चर में संग्रहीत है:

clouds_train
  - cirriform clouds
    - 539cd1c356e9c14749988a12fdf6c515.jpg
    - ...
  - clear sky
  - cumulonimbus clouds
  - cumulus clouds
  - high cumuliform clouds
  - stratiform clouds
  - stratocumulus clouds

clouds_train के अंदर सात फ़ोल्डर हैं, जिनमें से प्रत्येक एक cloud type (या clear sky) को दर्शाता है. इन प्रत्येक फ़ोल्डरों के अंदर संबंधित image फाइलें हैं.

आपके लिए निम्न imports पहले से किए गए हैं:

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision import transforms

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Deep Learning with PyTorch

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • दो transformations Compose कीजिए: पहला, image को tensor में पार्स करने के लिए, और दूसरा image को 128 बाय 128 में resize करने के लिए, और इन्हें train_transforms को असाइन करें.
  • ImageFolder का उपयोग करके dataset_train परिभाषित करें, इसमें डेटा के डायरेक्टरी पाथ ("clouds_train") और ऊपर परिभाषित transforms पास करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Compose transformations
train_transforms = ____([
    transforms.____,
    transforms.____,
])

# Create Dataset using ImageFolder
dataset_train = ____(
    ____,
    transform=____,
)
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