CV फाइन-ट्यूनिंग: डेटासेट तैयारी
इस अभ्यास में, आप ट्रेनिंग के लिए Stanford Cars डेटासेट तैयार करेंगे. इसके लिए आप datasets लाइब्रेरी का उपयोग करके डेटासेट को स्प्लिट करेंगे और प्रीप्रोसेसिंग ट्रांसफॉर्मेशन लागू करेंगे. इस डेटासेट में 196 कार मॉडलों की 8k लेबल्ड इमेजेज शामिल हैं:
डेटासेट dataset के रूप में लोड किया गया है. आपके लिए ट्रांसफॉर्मेशन transforms के रूप में परिभाषित हैं, जिनमें रीनॉर्मलाइज़ेशन और टाइप कन्वर्ज़न शामिल है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स
अभ्यास निर्देश
.train_test_split()मेथड का उपयोग करकेdatasetसे 80/20 ट्रेन/टेस्ट स्प्लिट बनाएँ.data_splitsपर ट्रांसफॉर्मेशन (transforms) लागू करें.dataset_transformedमें पहले सेट के पिक्सेल वैल्यूज़ से ऑगमेंटेड इमेज प्लॉट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create a train/test split within the HF dataset
data_splits = ____(test_size=____, seed=42)
# Apply the transformations
dataset_transformed = ____
# Plot the transformed image
plt.imshow(dataset_transformed["train"][0]["____"].permute(1, 2, 0))
plt.show()