1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wprowadzenie do uczenia głębokiego z PyTorch
Connected

ćwiczenie

Używanie DataLoadera

Klasa DataLoader jest niezbędna do wydajnej obsługi dużych zbiorów danych. Przyspiesza trening, optymalizuje wykorzystanie pamięci i stabilizuje aktualizacje gradientów, dzięki czemu modele uczenia głębokiego działają skuteczniej.

Teraz stworzysz DataLoader w PyTorchu, korzystając ze zbioru dataset z poprzedniego ćwiczenia, i zobaczysz go w akcji.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj wymagany moduł.
  • Utwórz DataLoader na podstawie dataset, ustawiając rozmiar wsadu równy dwa i włączając losowe mieszanie danych.
  • Przejdź przez DataLoader w pętli i wyświetl każdy wsad danych wejściowych oraz etykiet.