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  3. Intermediate Deep Learning with PyTorch
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연습 문제

이미지 데이터셋

이미지의 Torch Dataset을 만들어 보겠습니다. 이 데이터셋은 데이터를 살펴보고, 이후에는 모델에 입력하는 데 사용해요.

구름 분류 과제의 학습 데이터는 다음과 같은 디렉터리 구조로 저장되어 있습니다:

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

clouds_train 안에는 7개의 폴더가 있고, 각 폴더는 하나의 구름 유형(또는 맑은 하늘)을 나타냅니다. 각 폴더 안에는 해당하는 이미지 파일들이 들어 있어요.

다음 임포트는 이미 준비되어 있습니다:

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision import transforms

지침

100 XP
  • 두 가지 변환을 구성해 train_transforms에 할당하세요. 첫 번째는 이미지를 텐서로 파싱하고, 두 번째는 이미지를 128×128로 리사이즈합니다.
  • ImageFolder를 사용해 dataset_train을 정의하고, 데이터의 디렉터리 경로("clouds_train")와 앞에서 정의한 변환을 인자로 전달하세요.