이미지 데이터셋 전처리
농작물 건강 상태를 모니터링하는 정밀 농업 시스템을 개발하고 있습니다. 사전 학습된 트랜스포머 모델을 활용하고, 이후 농업 이미지 데이터로 파인튜닝할 예정입니다. 학습 준비를 위해 AutoImageProcessor로 데이터셋을 전처리해 보세요!
아래 데이터는 미리 준비되어 있습니다:
AutoImageProcessor클래스가transformers에서 임포트되어 있습니다.model은microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224로 설정되어 있습니다.- 샘플
dataset이 정의되어 있으며, 샘플 이미지가 변수image에 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 AI 모델 효율적으로 학습시키기
연습 안내
- 사전 정의된
model에서 사전 학습된 이미지 프로세서를 불러오세요. image_processor를 전체 데이터셋에 매핑하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Load a pre-trained image processor
image_processor = ____.____(model)
# Map the image_processor to the entire dataset
dataset = dataset.____(
lambda examples: {
"pixel_values": [
image_processor(image, return_tensors="pt").pixel_values
for image in examples["img"]
]
},
batched=True,
)
print(dataset[0]["img"])