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PyTorch Dataset

अपनी PyTorch Datasets की जानकारी ताज़ा करने का समय है!

मॉडल ट्रेनिंग शुरू करने से पहले, आपको डेटा लोड करना होता है और उसे सही फॉर्मेट में मॉडल तक पहुँचाना होता है। PyTorch में, यह काम Datasets और DataLoaders द्वारा संभाला जाता है। आइए अपने water potability डेटा के लिए एक PyTorch Dataset बनाकर शुरू करें।

इस अभ्यास में, आप WaterDataset नाम की एक क्लास परिभाषित करेंगे जो CSV फ़ाइल से डेटा लोड करेगी। इसके लिए, आपको वे तीन मेथड्स इम्प्लीमेंट करने होंगे जो PyTorch किसी Dataset से अपेक्षा करता है:

  • .__init__() डेटा लोड करने के लिए,
  • .__len__() डेटा का आकार (size) लौटाने के लिए,
  • .__getitem()__ किसी एक सैंपल के फीचर्स और लेबल निकालने के लिए।

आपके लिए आवश्यक निम्नलिखित इम्पोर्ट पहले से मौजूद हैं:

import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset

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 WaterDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_path):
        super().__init__()
        # Load data to pandas DataFrame
        df = ____
        # Convert data to a NumPy array and assign to self.data
        ____ = ____.____
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