Prepara gli insiemi di dati per l'addestramento distribuito

Hai pre-elaborato un insieme di dati per un sistema di agricoltura di precisione per aiutare gli agricoltori a monitorare lo stato delle colture. Ora caricherai i dati creando un DataLoader e collocherai i dati sulle GPU per l'addestramento distribuito, se disponibili. Nota che l'esercizio in realtà usa una CPU, ma il codice è lo stesso per CPU e GPU.

Alcuni dati sono già stati caricati:

Un dataset di esempio con immagini agricole
La classe Accelerator dalla libreria accelerate
La classe DataLoader

Questo esercizio fa parte del corso

Efficient AI Model Training with PyTorch

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Istruzioni dell'esercizio

Crea un dataloader per il dataset predefinito.
Colloca il dataloader sui dispositivi disponibili usando l'oggetto accelerator.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

accelerator = Accelerator()

# Create a dataloader for the pre-defined dataset
dataloader = ____(____, batch_size=32, shuffle=True)

# Place the dataloader on available devices
dataloader = accelerator.____(____)

print(accelerator.device)

Modifica ed esegui il codice