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PyTorch में डेटा ऑगमेंटेशन

आइए अपने Dataset में डेटा ऑगमेंटेशन जोड़ते हैं और कुछ इमेज को विज़ुअली देखकर जाँचते हैं कि इच्छित ट्रांसफॉर्मेशन लागू हो रहे हैं या नहीं.

सबसे पहले, आप train_transforms में ऑगमेंटिंग ट्रांसफॉर्मेशन जोड़ेंगे. चलिए एक रैंडम horizontal flip और 0 से 45 डिग्री के बीच एक रैंडम एंगल से rotation इस्तेमाल करते हैं. Dataset और DataLoader बनाने वाला आगे का कोड पहले जैसा ही है. अंत में, आप इमेज को रीशेप करके डिस्प्ले करेंगे ताकि देख सकें कि नए ऑगमेंटिंग ट्रांसफॉर्मेशन दिखाई दे रहे हैं या नहीं.

आपके लिए सभी आवश्यक इम्पोर्ट्स पहले से दिए गए हैं:

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt

अब कुछ cloud फ़ोटो को augment करने का समय!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Deep Learning with PyTorch

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • train_transforms में दो और ट्रांसफॉर्मेशन जोड़ें: पहले रैंडम horizontal flip, फिर 0 से 45 डिग्री के बीच रैंडम एंगल से rotation.
  • DataLoader से आए image टेन्सर को डिस्प्ले के लिए उपयुक्त बनाने हेतु रीशेप करें.
  • इमेज डिस्प्ले करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

train_transforms = transforms.Compose([
    # Add horizontal flip and rotation
    ____,
    ____,
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Resize((128, 128)),
])

dataset_train = ImageFolder(
  "clouds_train",
  transform=train_transforms,
)

dataloader_train = DataLoader(
  dataset_train, shuffle=True, batch_size=1
)

image, label = next(iter(dataloader_train))
# Reshape the image tensor
image = image.____.____(____, ____, ____) 
# Display the image
____
plt.show()
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