CVのファインチューニング：データセット準備
この演習では、学習用に Stanford Cars データセット を準備します。datasets ライブラリを使ってデータセットを分割し、前処理の変換を適用します。データセットは、196 車種のラベル付き画像 8k 枚で構成されています。
データセットは dataset として読み込まれています。変換は transforms として用意されており、再正規化と型変換を行います。
この演習はコースの一部です
Hugging Face で学ぶマルチモーダルモデル
演習の手順
.train_test_split()メソッドを使って、datasetから 80/20 の学習/テスト分割を作成します。- 変換（
transforms）をdata_splitsに適用します。 dataset_transformedの最初のピクセル値セットから、拡張後の画像をプロットします。
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。
# Create a train/test split within the HF dataset
data_splits = ____(test_size=____, seed=42)
# Apply the transformations
dataset_transformed = ____
# Plot the transformed image
plt.imshow(dataset_transformed["train"][0]["____"].permute(1, 2, 0))
plt.show()