เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การเตรียมชุดข้อมูลรูปภาพ

คุณกำลังพัฒนาระบบเกษตรกรรมเชิงแม่นยำเพื่อช่วยเกษตรกรตรวจสอบสุขภาพพืช โดยใช้โมเดล transformer ที่เทรนมาแล้ว ซึ่งสามารถนำไปไฟน์จูนกับภาพถ่ายทางการเกษตรในภายหลังได้ ให้เตรียมชุดข้อมูลด้วย AutoImageProcessor เพื่อเริ่มต้นกระบวนการเทรน!

ข้อมูลบางส่วนถูกโหลดไว้ล่วงหน้าแล้ว:

  • คลาส AutoImageProcessor ถูก import มาจาก transformers แล้ว
  • model มีค่าเท่ากับ microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224
  • กำหนด dataset ตัวอย่างไว้แล้ว พร้อมกับภาพตัวอย่างที่โหลดลงในตัวแปร image

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การเทรน AI Model อย่างมีประสิทธิภาพด้วย PyTorch

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • โหลด image processor ที่เทรนมาแล้วจาก model ที่กำหนดไว้
  • Map image_processor ไปยังชุดข้อมูลทั้งหมด

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Load a pre-trained image processor
image_processor = ____.____(model)

# Map the image_processor to the entire dataset
dataset = dataset.____(
    lambda examples: {
        "pixel_values": [
            image_processor(image, return_tensors="pt").pixel_values
            for image in examples["img"]
        ]
    },
    batched=True,
)
print(dataset[0]["img"])
แก้ไขและรันโค้ด