1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. PyTorch による効率的な AI モデルトレーニング
Connected

演習

分散トレーニング用データセットの準備

農作物の健康状態を監視するための精密農業システム向けに、データセットの前処理が完了しました。次は、DataLoader を作成してデータを読み込み、GPUが利用可能な場合は分散トレーニング用にデータをGPUに配置しましょう。なお、この演習では実際にはCPUを使用しますが、CPUとGPUで同じコードが使えます。

以下のデータは事前に読み込まれています。

  • 農業画像のサンプル dataset
  • accelerate ライブラリの Accelerator クラス
  • DataLoader クラス

指示

100 XP
  • 事前に定義された dataset に対して dataloader を作成してください。
  • accelerator オブジェクトを使用して、dataloader を利用可能なデバイスに配置してください。