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2入力のデータセット

マルチ入力モデルの構築は、モデルに必要なすべての入力を供給できるカスタムデータセット作りから始まります。この演習では、次の要素からなる三つ組（トリプレット）を提供する Omniglot データセットを作成します。

  • 予測対象となる文字の画像
  • 長さ30のワンホットのアルファベットベクター（所属するアルファベットのIDに対応する1以外はすべて0）
  • ターゲットラベル（0〜963の整数）

samples が与えられています。これは、画像ファイルのパス、対応するアルファベットベクター、ターゲットラベルからなる 3 要素タプルのリストです。さらに、以下のインポートはすでに実行済みです。それでは始めましょう！

from PIL import Image
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision import transforms

この演習はコースの一部です

PyTorchによる中級ディープラーニング

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

class OmniglotDataset(Dataset):
    def __init__(self, transform, samples):
        # Assign transform and samples to class attributes
        ____ = ____
        ____ = ____
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