Bilddatamängd
Vi börjar med att bygga en Torch-datamängd av bilder. Du kommer att använda den för att utforska datan och senare mata in den i en modell.
Träningsdatan för molnklassificeringsuppgiften är lagrad i följande katalogstruktur:
clouds_train
- cirriform clouds
- 539cd1c356e9c14749988a12fdf6c515.jpg
- ...
- clear sky
- cumulonimbus clouds
- cumulus clouds
- high cumuliform clouds
- stratiform clouds
- stratocumulus clouds
Inuti clouds_train finns sju mappar, var och en representerar en molntyp (eller klar himmel). I varje mapp finns motsvarande bildfiler.
Följande importer har redan gjorts åt dig:
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision import transforms
Den här övningen är en del av kursen
Fördjupad djupinlärning med PyTorch
Övningsinstruktioner
- Kombinera två transformationer med
Compose: den första omvandlar bilden till en tensor, och den andra ändrar storleken på bilden till128gånger128. Tilldela dem tilltrain_transforms. - Använd
ImageFolderför att definieradataset_train, och skicka med sökvägen till datan ("clouds_train") samt de transformationer du definierade tidigare.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Compose transformations
train_transforms = ____([
transforms.____,
transforms.____,
])
# Create Dataset using ImageFolder
dataset_train = ____(
____,
transform=____,
)