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  3. PyTorchによる中級ディープラーニング
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演習

画像データセット

まずは画像の Torch Dataset を作成しましょう。これはデータの探索や、後でモデルに与えるために使います。

クラウド分類タスクの学習データは、次のディレクトリ構造で保存されています。

clouds_train
  - cirriform clouds
    - 539cd1c356e9c14749988a12fdf6c515.jpg
    - ...
  - clear sky
  - cumulonimbus clouds
  - cumulus clouds
  - high cumuliform clouds
  - stratiform clouds
  - stratocumulus clouds

clouds_train フォルダの中には 7 つのサブフォルダがあり、それぞれが1種類の雲（または快晴）を表します。各サブフォルダの中には対応する画像ファイルが入っています。

以下の import はすでに用意されています。

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision import transforms

指示

100 XP
  • 画像をテンソルに変換する処理と、画像サイズを 128×128 にリサイズする処理の2つを合成し、train_transforms に代入してください。
  • ImageFolder を使って dataset_train を定義し、データへのディレクトリパス（"clouds_train"）と、先ほど定義した変換を渡してください。