Pre-elabora insiemi di dati di immagini

Stai sviluppando un sistema di agricoltura di precisione per aiutare gli agricoltori a monitorare lo stato delle colture, usando un modello transformer pre-addestrato, che potrai poi perfezionare su immagini agricole. Pre-elabora l'insieme di dati usando AutoImageProcessor per prepararlo all'addestramento!

Alcuni dati sono già stati caricati:

La classe AutoImageProcessor è stata importata da transformers
model è uguale a microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224
È stato definito un dataset di esempio, con un'immagine di esempio caricata nella variabile image

Questo esercizio fa parte del corso

Efficient AI Model Training with PyTorch

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Istruzioni dell'esercizio

Carica un image processor pre-addestrato dal model predefinito.
Applica image_processor all'intero insieme di dati con map().

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Load a pre-trained image processor
image_processor = ____.____(model)

# Map the image_processor to the entire dataset
dataset = dataset.____(
    lambda examples: {
        "pixel_values": [
            image_processor(image, return_tensors="pt").pixel_values
            for image in examples["img"]
        ]
    },
    batched=True,
)
print(dataset[0]["img"])

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