PyTorch DataLoader

Bună treabă că ai definit clasa Dataset! WaterDataset-ul pe care tocmai l-ai creat este acum disponibil pentru utilizare.

Următorul pas în pregătirea datelor de antrenament este configurarea unui DataLoader. Un DataLoader PyTorch poate fi creat dintr-un Dataset pentru a încărca date, a le împărți în loturi și a aplica transformări asupra lor, dacă este necesar. Apoi, produce un eșantion de date gata pentru antrenament.

În acest exercițiu, vei construi un DataLoader bazat pe WaterDataset. Clasa DataLoader de care ai nevoie a fost deja importată pentru tine din torch.utils.data. Să începem!

Creează o instanță a clasei WaterDataset din fișierul water_train.csv și atribuie-o variabilei dataset_train.
Creează dataloader_train pe baza lui dataset_train, folosind un lot de dimensiune doi și amestecând eșantioanele.
Obține un lot de caracteristici și etichete din DataLoader și afișează-le.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}exercițiu

Instrucțiuni

exercițiu