ÎncepețiÎncepe gratuit

Ajustare fină CV: pregătirea setului de date

În acest exercițiu, vei pregăti setul de date Stanford Cars pentru antrenament. Vei folosi biblioteca datasets pentru a împărți setul de date și pentru a aplica transformările de preprocesare. Setul de date conține 8.000 de imagini etichetate cu 196 de modele de mașini:

un exemplu de mașină din setul de date

Setul de date a fost încărcat ca dataset. Transformările au fost deja definite pentru tine ca transforms și constau în renormalizare și conversie de tip.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele Multi-Modale cu Hugging Face

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează o împărțire 80/20 antrenament/testare din dataset folosind metoda .train_test_split().
  • Aplică transformările (transforms) pe data_splits.
  • Reprezintă grafic imaginea augmentată din primul set de valori de pixeli din dataset_transformed.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create a train/test split within the HF dataset
data_splits = ____(test_size=____, seed=42)

# Apply the transformations
dataset_transformed = ____

# Plot the transformed image
plt.imshow(dataset_transformed["train"][0]["____"].permute(1, 2, 0))
plt.show()
Editează și rulează codul