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
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 배우는 Intermediate Deep Learning
연습 안내
- 두 가지 변환을 구성해
train_transforms에 할당하세요. 첫 번째는 이미지를 텐서로 파싱하고, 두 번째는 이미지를128×128로 리사이즈합니다. ImageFolder를 사용해dataset_train을 정의하고, 데이터의 디렉터리 경로("clouds_train")와 앞에서 정의한 변환을 인자로 전달하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Compose transformations
train_transforms = ____([
transforms.____,
transforms.____,
])
# Create Dataset using ImageFolder
dataset_train = ____(
____,
transform=____,
)