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टू-इनपुट डेटासेट

एक मल्टी-इनपुट मॉडल बनाने की शुरुआत ऐसे कस्टम डेटासेट से होती है जो मॉडल को सभी इनपुट दे सके। इस अभ्यास में, आप Omniglot डेटासेट बनाएँगे जो निम्न ट्रिपलेट्स देता है:

  • वर्गीकृत किए जाने वाले कैरेक्टर की इमेज,
  • लंबाई 30 का वन-हॉट एन्कोडेड अल्फाबेट वेक्टर, जिसमें हर जगह 0 होते हैं और केवल एक 1 होता है जो उस अल्फाबेट के ID को दर्शाता है जिससे कैरेक्टर आता है,
  • टार्गेट लेबल, 0 से 963 के बीच का एक पूर्णांक.

आपको samples दिया गया है, जो 3-ट्यूपल्स की एक लिस्ट है: इमेज का फ़ाइल पाथ, उसका अल्फाबेट वेक्टर, और टार्गेट लेबल। साथ ही, निम्न इम्पोर्ट आपके लिए पहले से किए गए हैं, तो आइए शुरू करें!

from PIL import Image
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision import transforms

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Deep Learning with PyTorch

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

class OmniglotDataset(Dataset):
    def __init__(self, transform, samples):
        # Assign transform and samples to class attributes
        ____ = ____
        ____ = ____
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