ÎncepețiÎncepe gratuit

Utilizarea DataLoader

Clasa DataLoader este esențială pentru gestionarea eficientă a seturilor mari de date. Accelerează antrenarea, optimizează utilizarea memoriei și stabilizează actualizările gradienților, făcând modelele de învățare profundă mai performante.

Acum vei crea un DataLoader PyTorch folosind dataset-ul din exercițiul anterior și vei vedea cum funcționează în practică.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Deep Learning cu PyTorch

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă modulul necesar.
  • Creează un DataLoader folosind dataset, setând dimensiunea lotului la doi și activând amestecarea datelor.
  • Iterează prin DataLoader și afișează fiecare lot de intrări și etichete.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

from torch.utils.data import ____

# Create a DataLoader
dataloader = ____

# Iterate over the dataloader
for batch_inputs, batch_labels in dataloader:
    print('batch_inputs:', batch_inputs)
    print('batch_labels:', batch_labels)
Editează și rulează codul